論文の概要: BrainDiff: Longitudinal Report Generation for Multimodal Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00593v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 02:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.243827
• Title: BrainDiff: Longitudinal Report Generation for Multimodal Brain MRI
• Title（参考訳）: BrainDiff: マルチモーダル脳MRIの経時的報告
• Abstract要約: 神経放射線学者は脳MRIを単独で読むことはめったにないが、自動化された脳MRIレポートは、ほとんど完全に単一の研究のために構築されている。 脳MRIにおける最初の縦型視覚言語システムであるBrainDiffについて紹介する。 BrainDiffは、同じ患者ペア上で、フロンティア汎用モデルとシングルスタディモデルの両方を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.71245352506407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuroradiologists rarely read a brain MRI in isolation, yet automated brain-MRI report generation has been built almost entirely for single studies. Temporal analysis has been explored on chest radiography and chest CT, but to our knowledge, longitudinal reporting for brain MRI, where interval change is often subtle and spatially distributed, remains unaddressed. We present BrainDiff, the first longitudinal vision-language system for brain MRI. BrainDiff outperforms both frontier general-purpose and single-study neuroimaging models on the same patient pairs. Moreover, BrainDiff retains 91% of internal RadGraph-XL entity+relation F1 (rg_er) on an external, cross-hospital cohort. Beyond the system, we contribute three analyses. First, we identify two independent grounding levers: a counterfactual objective with prior-report dropout, which increases measured image reliance by ~47%, and a staged curriculum. Together, these interventions raise image reliance 2.5-fold from the baseline. Second, we provide a factorial over prior-report availability and image identity, isolating a visual contribution of +0.0387 rg_er, which grows when the prior report is withheld. Third, a cheap change-decodability test for candidate backbones shows that interval change is decodable far more weakly than single-study pathology (0.60 vs. 0.77 AUROC). Code is publicly available at https://github.com/jhuldr/BrainDiff.
• Abstract（参考訳）: 神経放射線学者は脳MRIを単独で読むことはめったにないが、自動化された脳MRIレポートは、ほとんど完全に単一の研究のために構築されている。 胸部X線写真や胸部CTでは経時的解析が試みられてきたが,脳MRIでは経時的に経時的に経時的変化がみられ,空間分布が微妙な場合が多いため,未治療のままである。 脳MRIにおける最初の縦型視覚言語システムであるBrainDiffについて紹介する。 BrainDiffは、同じ患者ペアで、フロンティアの汎用とシングルスタディのニューロイメージングモデルの両方を上回っている。 さらに、BrainDiffは外部のクロスホスピタルコホート上のRadGraph-XLエンティティ+リレーションF1(rg_er)の91%を保持している。 システムを超えて、我々は3つの分析に貢献する。 まず,2つの独立した接地レバーを識別する: 先行レポートのドロップアウトによる対物目的であり,画像信頼度を約47%向上させる。 これらの介入は、ベースラインから2.5倍の画像信頼を高める。 第2に,事前報告の可利用性や画像の同一性に対する因子として,事前報告を控えた時に増大する+0.0387 rg_erの視覚的寄与を分離する。 第3に、候補骨に対する安価な変更復調性試験は、間隔変化がシングルスタディの病理学(0.60対0.77 AUROC)よりもはるかに弱いことを示している。 コードはhttps://github.com/jhuldr/BrainDiff.comで公開されている。

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