論文の概要: The Good, the Bad, and the Brittle: Benchmarking Robustness and Generalisation of Histopathology Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04401v1
• Date: Sun, 05 Jul 2026 16:49:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.921194
• Title: The Good, the Bad, and the Brittle: Benchmarking Robustness and Generalisation of Histopathology Foundation Models
• Title（参考訳）: The Good, the Bad, and the Brittle:Benchmarking Robustness and Generalization of Histopathology Foundation Models
• Abstract要約: 12の病理基盤モデル(PFM)とResNetのベースラインをベンチマークした。 PFMは、堅牢性とドメインの一般化の両方においてCNNを一貫して上回っているが、モデルスケーリングはリターンの低下を示している。 NR-Kfold解析では,訓練とテストの類似性が破られた場合,系統的精度の低下と変動の増大が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1274452325287335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How robust and generalisable are pathology foundation models and have their scaling limites been reached? We benchmarked twelve pathology foundation models (PFMs) and ResNet baselines using our Robustness Evaluation and Enhancement Toolbox (REET) across eleven clinically realistic perturbations and a dissimilarity-driven Non-Redundant K-fold validation (NR-Kfold) protocol. We introduce a Perturbation Performance Index (PPI) to summarise accuracy trends under controlled perturbation sweeps and analyse robustness scaling with parameter count. We show that PFMs consistently outperform CNNs in both robustness and domain generalisation, yet model scaling shows diminishing returns: mid-sized models such (UNI2/Virchow-2 etc.) achieve comparable or greater resilience than larger systems. NR-Kfold analysis further reveals systematic accuracy loss and increased variability when training-test similarity is broken, underscoring the need for explicit distribution-shift evaluation. These findings suggest that the next generation of pathology foundation models must prioritise data quality, multimodality information and domain alignment over parameter count to achieve genuine clinical reliability.
• Abstract（参考訳）: 病理基盤モデルとスケーリング制限がどの程度堅牢で一般化可能か? 臨床的に現実的な11の摂動と相似性駆動型非冗長K-fold Validation(NR-Kfold)プロトコルを用いて,12の病理基盤モデル(PFM)とResNetベースラインをベンチマークした。 摂動性能指数(PPI)を導入し、制御された摂動スイープの精度傾向を要約し、パラメータ数によるロバスト性スケーリングを分析する。 PFMは、ロバスト性とドメインの一般化の両方においてCNNを一貫して上回っているが、モデルスケーリングはリターンの低下を示している。 NR-Kfold解析により、トレーニング-テストの類似性が損なわれれば、体系的な精度の損失と変数の増大が明らかになり、明示的な分散-シフト評価の必要性が強調される。 これらの結果から,次世代の病態基盤モデルでは,データ品質,マルチモーダリティ情報,パラメータ数に対するドメインアライメントを優先し,真の臨床信頼性を実現する必要があることが示唆された。

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