論文の概要: OmniCT: Towards a Unified Slice-Volume LVLM for Comprehensive CT Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16110v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 00:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.479016
• Title: OmniCT: Towards a Unified Slice-Volume LVLM for Comprehensive CT Analysis
• Title（参考訳）: OmniCT:包括的CT解析のための統一スライスボリュームLVLMを目指して
• Authors: Tianwei Lin, Zhongwei Qiu, Wenqiao Zhang, Jiang Liu, Yihan Xie, Mingjian Gao, Zhenxuan Fan, Zhaocheng Li, Sijing Li, Zhongle Xie, Peng LU, Yueting Zhuang, Yingda Xia, Ling Zhang, Beng Chin Ooi,
• Abstract要約: 臨床解釈はスライス駆動の局所特徴と体積駆動の空間表現の両方に依存している。 既存のLVLM(Large Vision-Language Models)は、CTスライスとボリューム理解で断片化されている。 我々は,CTシナリオのための強力な統合スライスボリュームLVLMであるOmniCTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.01523944168442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computed Tomography (CT) is one of the most widely used and diagnostically information-dense imaging modalities, covering critical organs such as the heart, lungs, liver, and colon. Clinical interpretation relies on both slice-driven local features (e.g., sub-centimeter nodules, lesion boundaries) and volume-driven spatial representations (e.g., tumor infiltration, inter-organ anatomical relations). However, existing Large Vision-Language Models (LVLMs) remain fragmented in CT slice versus volumetric understanding: slice-driven LVLMs show strong generalization but lack cross-slice spatial consistency, while volume-driven LVLMs explicitly capture volumetric semantics but suffer from coarse granularity and poor compatibility with slice inputs. The absence of a unified modeling paradigm constitutes a major bottleneck for the clinical translation of medical LVLMs. We present OmniCT, a powerful unified slice-volume LVLM for CT scenarios, which makes three contributions: (i) Spatial Consistency Enhancement (SCE): volumetric slice composition combined with tri-axial positional embedding that introduces volumetric consistency, and an MoE hybrid projection enables efficient slice-volume adaptation; (ii) Organ-level Semantic Enhancement (OSE): segmentation and ROI localization explicitly align anatomical regions, emphasizing lesion- and organ-level semantics; (iii) MedEval-CT: the largest slice-volume CT dataset and hybrid benchmark integrates comprehensive metrics for unified evaluation. OmniCT consistently outperforms existing methods with a substantial margin across diverse clinical tasks and satisfies both micro-level detail sensitivity and macro-level spatial reasoning. More importantly, it establishes a new paradigm for cross-modal medical imaging understanding.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed Tomography)は、心臓、肺、肝臓、結腸などの重要な臓器を網羅する、最も広く使われ、診断に有用な画像モダリティの1つである。 臨床的解釈は、スライス駆動の局所的特徴(例えば、センチメートル以下の結節、病変の境界)と体積駆動の空間的表現(例えば、腫瘍浸潤、組織間解剖学的関係)の両方に依存している。 しかし、既存のLVLM(Large Vision-Language Models)はCTスライスとボリューム理解において断片化され続けており、スライス駆動のLVLMは強力な一般化を示すが、スライス駆動のLVLMは空間的整合性が欠如している。 統一モデリングパラダイムの欠如は、医療用LVLMの翻訳における大きなボトルネックとなっている。 我々は,CTシナリオのための強力な統合スライスボリュームLVLMであるOmniCTを提示する。 (i)空間整合性向上(SCE) 容積スライス合成と体積整合性を導入した3軸位置埋め込み、MoEハイブリッドプロジェクションにより効率的なスライス体積適応が可能。 (ii)臓器レベルでのセマンティックエンハンスメント(OSE) 分節とROIの局在は、解剖学的領域を明確に整列し、病変と臓器レベルのセマンティクスを強調する。 (iii)MedEval-CT:最大のスライスボリュームCTデータセットとハイブリッドベンチマークは統合評価のための総合的なメトリクスを統合する。 OmniCTは、様々な臨床課題にまたがる既存の手法よりも一貫して優れており、マイクロレベルの詳細感度とマクロレベルの空間的推論の両方を満足している。 さらに重要なのは、クロスモーダルな医療画像理解のための新しいパラダイムを確立することだ。

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