論文の概要: Benchmarking Vision-Language Models for Automated Pathology Diagnosis and Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00866v1
- Date: Tue, 01 Sep 2026 08:01:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.44485
- Title: Benchmarking Vision-Language Models for Automated Pathology Diagnosis and Report Generation
- Title（参考訳）: 自動病理診断のためのベンチマークビジョンランゲージモデルとレポート生成
- Abstract要約: 本報告では,5施設から約10,500対の医療用パンアジアWSIを報告した。
マルチモーダルモデルの体系的評価のためのMICCAIチャレンジを通じてREG 2025ベンチマークを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.553483401938195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of vision-language models (VLMs) has accelerated progress in computational pathology; however, whole-slide image (WSI)-based pathology report generation remains limited by the scarcity of large-scale WSI--report datasets and the complexity of mapping spatially distributed visual patterns to structured clinical text. To address this, we introduce a clinically curated Pan-Asia WSI--report dataset of approximately 10,500 pairs from five institutions and establish the REG 2025 benchmark through a MICCAI challenge for systematic evaluation of multimodal models. We analyze submitted methods spanning pretrained VLMs, multiple-instance learning frameworks, hierarchical expert models, retrieval-augmented generation, and cross-modal Transformers. Rather than indicating that VLM use alone was sufficient for superior performance, the results suggest that top-performing methods benefited from structured report representations, hierarchical diagnostic decomposition, and effective multimodal grounding. We identify key limitations, including instability in quantitative attribute estimation (e.g., numeric hallucination) and a tendency toward diagnostic overspecification, with some errors resembling known diagnostic pitfalls in routine pathology. These findings establish REG 2025 as a benchmark for evaluating WSI-based structured report generation and vision-language understanding in computational pathology, providing insights for the design of clinically grounded multimodal pathology models.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)の急速な進歩は、計算病理学の進歩を加速させているが、大規模なWSIレポートデータセットの不足や、空間的に分散した視覚パターンを構造化された臨床テキストにマッピングする複雑さによって、全スライディング画像(WSI)ベースの病態レポートの生成は制限されている。
そこで本研究では,5施設から約10,500対のPan-Asia WSI-Reportデータセットを導入し,マルチモーダルモデルの体系的評価のためのMICCAIチャレンジを通じてREG 2025ベンチマークを構築した。
我々は,事前学習されたVLM,マルチインスタンス学習フレームワーク,階層的エキスパートモデル,検索拡張生成,モーダル変換を対象とする提案手法を解析した。
以上の結果から, VLM単独の使用が優れた性能に十分であることを示すのではなく, 構造化された報告表現, 階層的診断分解, 効果的なマルチモーダルグラウンドディングの恩恵を受けることが示唆された。
定量的属性推定の不安定性 (例えば, 数値幻覚) や, 診断過小評価の傾向など, いくつかの誤りは診断の落とし穴に類似している。
これらの結果は,WSI に基づく構造化レポート生成とコンピュータ病理学における視覚言語理解を評価するためのベンチマークとして REG 2025 を確立し,臨床基盤のマルチモーダル病理学モデルの設計に関する知見を提供する。
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