論文の概要: Foundation Models for Medical Imaging: Status, Challenges, and Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15913v1
- Date: Tue, 17 Feb 2026 01:41:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.387605
- Title: Foundation Models for Medical Imaging: Status, Challenges, and Directions
- Title（参考訳）: 医用イメージングの基礎モデル-現状,課題,方向性
- Authors: Chuang Niu, Pengwei Wu, Bruno De Man, Ge Wang,
- Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)は急速に医療画像に変化をもたらしている。
このレビューは、FMを開発するための技術的基盤があり、臨床的に認識され、将来のロードマップを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.491653984670775
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Foundation models (FMs) are rapidly reshaping medical imaging, shifting the field from narrowly trained, task-specific networks toward large, general-purpose models that can be adapted across modalities, anatomies, and clinical tasks. In this review, we synthesize the emerging landscape of medical imaging FMs along three major axes: principles of FM design, applications of FMs, and forward-looking challenges and opportunities. Taken together, this review provides a technically grounded, clinically aware, and future-facing roadmap for developing FMs that are not only powerful and versatile but also trustworthy and ready for responsible translation into clinical practice.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は急速に医療画像に変化をもたらしており、狭い訓練を受けたタスク固有のネットワークから、モダリティ、解剖学、臨床タスクに適応可能な、大規模で汎用的なモデルへとフィールドをシフトしている。
本稿では,FMの原理,FMの応用,先見的な課題と機会の3つの主要な軸に沿って,医用画像FMの出現する風景を合成する。
このレビューは、強力で多目的であるだけでなく、信頼性があり、臨床実践への責任ある翻訳の準備ができているFMを開発するための技術的基盤があり、臨床的に認識され、将来のロードマップを提供する。
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