論文の概要: A Vision-Language Foundation Model for Precise and Comprehensive Brain Tumor Diagnosis from Preoperative Multimodal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.16597v1
- Date: Tue, 15 Sep 2026 03:46:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.331997
- Title: A Vision-Language Foundation Model for Precise and Comprehensive Brain Tumor Diagnosis from Preoperative Multimodal Data
- Title（参考訳）: 術前マルチモーダルデータを用いた脳腫瘍の精密・包括的診断のための視覚・言語基礎モデル
- Abstract要約: 我々は2021年の世界保健機関(WHO)の脳腫瘍タイプを分類するためにBrainVLMを開発した。
BrainVLMは40,043人のマルチモーダルデータ(MRIスキャン、人口統計学、放射線学)で訓練された。
病理組織学的に確認された脳腫瘍5,211例について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.52606847963128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Background Non-invasive presurgical diagnosis of brain tumor types from Magnetic Resonance Imaging (MRI) is essential but challenging due to overlapping imaging features across tumor types, inter-observer variability, and the extensive training required for expertise. We aimed to develop an MRI-based Artificial Intelligence (AI) model for automatic and reliable brain tumor classification with diagnostic uncertainty quantification and radiology reports generation. Methods We developed BrainVLM to classify all 12 World Health Organization (WHO) 2021 brain tumor types. BrainVLM integrates an uncertainty quantification strategy to indicate prediction reliability and a module for generating radiology reports to elucidate the clinical rationale. BrainVLM was trained on multi-modal data (MRI scans, demographics, and radiology reports) from 40,043 individuals. It was validated on 5,211 patients with pathologically confirmed brain tumors, including 3,877 held-out patients from the primary hospital and 1,334 patients from 11 independent hospitals. We further conducted two proof-of-concept studies to validate its clinical utility in AI-clinician workflows: 1) a blinded multi-reader study where 12 neuroradiologists across varying experience levels interpreted 248 retrospective cases with or without AI assistance, and 2) a real-world prospective study in which 1,009 patients were independently and blindly assessed by BrainVLM and radiologists before surgery. Additionally, we demonstrated BrainVLM's utility in preoperative molecular subgroup prediction for adult-type diffuse gliomas, using a multi-center cohort of 632 patients.
- Abstract（参考訳）: 背景 磁気共鳴イメージング(MRI)による脳腫瘍の非侵襲的術前診断は必須であるが,腫瘍の種類,サーバ間変動性,専門知識に必要な広範囲な訓練が重複しているため困難である。
我々は,診断の不確実性定量化と放射線診断レポート生成を併用した,自動かつ信頼性の高い脳腫瘍分類のためのMRIベースの人工知能(AI)モデルの開発を目指していた。
方法:第12回世界保健機関(WHO)2021型脳腫瘍を分類するためにBrainVLMを開発した。
BrainVLMは、予測信頼性を示す不確実な定量化戦略と、臨床理論的根拠を解明するための放射線学レポートを生成するモジュールを統合する。
BrainVLMは40,043人のマルチモーダルデータ(MRIスキャン、人口統計学、放射線学)で訓練された。
5,211人の病理組織学的に確認された脳腫瘍で, 初診患者3,877人, 独立院患者1,334人を対象に検査を行った。
さらに、AI-クリニックワークフローにおける臨床的有用性を検証するための概念実証実験を2回実施した。
1) さまざまな経験レベルにわたる12人の神経放射線学者がAI支援の有無にかかわらず248件の振り返り症例を解釈し,
2)BrainVLMおよび放射線科医が手術前に,1,009人の患者を独立に,盲目的に評価した実世界の展望調査を行った。
成人型びまん性グリオーマの術前分子サブグループ予測におけるBrainVLMの有用性を632例の多施設コホートを用いて実証した。
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