論文の概要: Disease-Centric Vision-Language Pretraining with Hybrid Visual Encoding for 3D Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25546v1
• Date: Wed, 24 Jun 2026 08:24:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.277251
• Title: Disease-Centric Vision-Language Pretraining with Hybrid Visual Encoding for 3D Computed Tomography
• Title（参考訳）: ハイブリット・ビジュアル・エンコーディングによる3次元CTのための疾患中心視覚領域の事前訓練
• Authors: Bowen Shi, Weiwei Cao, Ruifeng Yuan, Wanxing Chang, Wenrui Dai, Hongkai Xiong, Ling Zhang, Jianpeng Zhang,
• Abstract要約: ビジョン言語による事前トレーニングは、汎用医療AIにとって大きな可能性を秘めている。 3つの主要なコンポーネントを特徴とするフレームワークを提案する。 診断対応プロンプト戦略では、トレーニング前の推論ギャップを埋めるために、実際の臨床用語と集約された疾患プロトタイプを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.7789001619107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language pre-training (VLP) holds great promise for general-purpose medical AI by leveraging radiology reports as rich textual supervision, yet existing methods struggle with 3D CT imaging due to inefficient visual backbones and coarse semantic alignment. To address these issues, we propose a tailored VLP framework featuring three key components: (1) a CNN-ViT hybrid encoder that replaces ViT's patch embedding with a 3D CNN backbone to efficiently capture local anatomical details while preserving global attention and compatibility with pre-trained cross-modal priors; (2) a disease-level contrastive learning mechanism using learnable query tokens to dynamically extract disease-specific semantics from full reports and align them with corresponding visual features, thereby disentangling distinct diseases within the same anatomical region; and (3) a diagnosis-aware prompt strategy that employs real clinical phrases and aggregated disease prototypes to bridge the pre-training-inference gap and enhance zero-shot diagnostic reliability. Our model achieves state-of-the-art performance on CT-RATE (84.4% AUC, +5.1%) and Rad-ChestCT (75.4% AUC, +5.4%), with even larger gains (+9.8% AUC) on a challenging 60-disease benchmark, and demonstrates strong transferability to radiology report generation, underscoring the generality and clinical utility of our approach.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語事前訓練(VLP)は、放射線診断レポートをリッチテキスト管理として活用することで、汎用医療用AIに大いに期待できるが、既存の手法では、非効率な視覚バックボーンと粗いセマンティックアライメントのために、3D CTイメージングに苦慮している。 これらの課題に対処するために,(1)ViTのパッチを3D CNNバックボーンに置き換えたCNN-ViTハイブリットエンコーダによる局所解剖学的詳細の効率の確保,(2)学習可能なクエリトークンを用いて全報告から疾患特異的な意味を動的に抽出し,対応する視覚的特徴と整合させることにより,同一解剖学的領域内で異なる疾患を解消し,(3)実際の臨床症状と集約された疾患プロトタイプを併用し,トレーニング前のギャップを埋め,ゼロショットの信頼性を高めるための診断・認識促進戦略を提案する。 提案手法はCT-RATE (84.4% AUC, +5.1%) と Rad-ChestCT (75.4% AUC, +5.4%) に対して,60-diseaseベンチマークにおいてさらに大きな利得 (+9.8% AUC) を達成し, 放射線学報告生成への強い伝達性を示す。

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