論文の概要: RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27235v1
- Date: Fri, 24 Jul 2026 15:25:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.260676
- Title: RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI
- Title（参考訳）: RadHarmony:エージェントAI時代の放射線データ処理
- Abstract要約: RadHarmonyはオープンソースのPythonライブラリで、無線データセットのロード、調和、拡張のための統一APIを提供する。
胸部X線写真とCT(Computed tomography)とMRI(MRI)の早期支援に焦点を当てた。
RadHarmony-ViTは3つの異種胸部X線写真データセットをデータセット固有のコードなしで組み合わせた参照視覚変換器のベースラインである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.804608924059296
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Training deep learning models on radiological images requires integrating heterogeneous datasets across different sources, file formats, directory layouts, label schemas, and annotation types. We present RadHarmony, an open-source Python library that provides a unified API for loading, harmonizing, and augmenting radiological datasets, with a primary focus on chest radiographs and early support for computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI). RadHarmony standardizes metadata from 24 public datasets into a single tabular format, wraps MONAI's map-style datasets for deep-learning-ready sample delivery with optional on-disk caching, and supports classification labels, segmentation masks, bounding boxes, and radiology report text through a single interface, with an interactive visualization tool for dataset exploration and verification. To lower the barrier for integrating new datasets, RadHarmony introduces an AI-agent skill that guides the full integration workflow from raw data inspection through code generation and testing. We demonstrate the library's utility by pretraining RadHarmony-ViT, a reference vision transformer baseline that combines three heterogeneous chest radiograph datasets with no dataset-specific code. The code and pretrained model weights are available at https://github.com/f10409/RadHarmony.
- Abstract（参考訳）: 放射線画像上でのディープラーニングモデルのトレーニングには、さまざまなソース、ファイルフォーマット、ディレクトリレイアウト、ラベルスキーマ、アノテーションタイプをまたいだ異種データセットを統合する必要がある。
我々はRadHarmonyというオープンソースのPythonライブラリを紹介し、胸部X線写真とCT(Computed tomography)とMRI(MRI)の早期サポートを中心に、放射線学的データセットのロード、調和、拡張のための統一APIを提供する。
RadHarmonyは24の公開データセットのメタデータを単一のタブ形式に標準化し、MonAIのマップスタイルのデータセットをラップして、ディープラーニング対応のサンプル配信をオプションでオンディスクキャッシュし、分類ラベル、セグメンテーションマスク、バウンディングボックス、放射線学レポートテキストを単一のインターフェースでサポートする。
新しいデータセットの統合障壁を低くするため、RadHarmonyは、コード生成とテストを通じて生データ検査から完全な統合ワークフローをガイドするAIエージェントスキルを導入した。
RadHarmony-ViTは3つの異種胸部X線写真データセットをデータセット固有のコードなしで組み合わせた参照視覚変換器のベースラインである。
コードと事前訓練されたモデルウェイトはhttps://github.com/f10409/RadHarmony.comで入手できる。
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