論文の概要: Brain3D: Brain Report Automation via Inflated Vision Transformers in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22098v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 16:46:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.91713
• Title: Brain3D: Brain Report Automation via Inflated Vision Transformers in 3D
• Title（参考訳）: Brain3D: インフレーションされた視覚変換器による脳波の自動化
• Authors: Mariano Barone, Francesco Di Serio, Giuseppe Riccio, Antonio Romano, Marco Postiglione, Antonino Ferraro, Vincenzo Moscato,
• Abstract要約: textbfBrain3Dは3次元脳腫瘍MRIから自動放射線診断レポートを生成するための視覚言語フレームワークである。 textbfBrain3Dは、半球側方性、腫瘍浸潤パターン、解剖学的局在が重要である神経放射線学に適合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.151255989796363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current medical vision-language models (VLMs) process volumetric brain MRI using 2D slice-based approximations, fragmenting the spatial context required for accurate neuroradiological interpretation. We developed \textbf{Brain3D}, a staged vision-language framework for automated radiology report generation from 3D brain tumor MRI. Our approach inflates a pretrained 2D medical encoder into a native 3D architecture and progressively aligns it with a causal language model through three stages: contrastive grounding, supervised projector warmup, and LoRA-based linguistic specialization. Unlike generalist 3D medical VLMs, \textbf{Brain3D} is tailored to neuroradiology, where hemispheric laterality, tumor infiltration patterns, and anatomical localization are critical. Evaluated on 468 subjects (BraTS pathological cases plus healthy controls), our model achieves a Clinical Pathology F1 of 0.951 versus 0.413 for a strong 2D baseline while maintaining perfect specificity on healthy scans. The staged alignment proves essential: contrastive grounding establishes visual-textual correspondence, projector warmup stabilizes conditioning, and LoRA adaptation shifts output from verbose captions to structured clinical reports\footnote{Our code is publicly available for transparency and reproducibility
• Abstract（参考訳）: 現在の医療ビジョン言語モデル(VLM)は、2次元スライスに基づく近似を用いて体積脳MRIを処理し、正確な神経放射線学的解釈に必要な空間的コンテキストを断片化する。 3次元脳腫瘍MRIから自動放射線診断レポートを生成するための段階的視覚言語フレームワークであるtextbf{Brain3D}を開発した。 提案手法は,訓練済みの2次元医療エンコーダをネイティブな3Dアーキテクチャに拡張し,コントラストグラウンド,プロジェクタウォームアップ,LoRAに基づく言語特化の3段階を通じて,因果言語モデルに段階的に対応させる。 一般的な3D医療用VLMとは異なり、 \textbf{Brain3D} は、半球側方性、腫瘍浸潤パターン、解剖学的局在が重要である神経放射線学に特化している。 患者468名(BraTS病例と健康管理)を対象に,健康スキャンの完全特異性を保ちながら,強い2次元ベースラインに対して0.951対0.413の臨床病理F1を達成した。 プロジェクターウォームアップは条件付けを安定させ、LoRA適応は口頭字幕から構造化された臨床報告へ出力をシフトする。

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