Towards Generalist Foundation Model for Radiology
1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
- 本研究の学術的背景は、医療画像における生成モデルの開発にあります。 医療画像データをベースに、医療施設において様々な診断や治療に用いられるRadiology Foundation Model（RadFM)を開発することを目的としています。
2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
- 本研究の目的は、RadFMの開発を目指し、16Mの2Dおよび3D医療スキャンを含む大規模な医療マルチモーダルデータセットであるMedMDを構築し、それを利用して医療画像における生成モデルの構築を試みることです。RadFMは、医療施設での診断や治療に使用できる高品質な結果を迅速かつ正確に生成できるように設計されています。
3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 本研究は、医療画像における生成モデルの普及を目的に、大規模なマルチモーダルデータセットの構築、モデルアーキテクチャの提案、新たな評価基準の導入に取り組んでいます。 医療分野においては、最近ではAI技術を用いた医療画像の解析に注目が集まっており、数多くの国内外の研究で医療画像解析に関する技術開発が進んでいます。
4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 本研究では、大規模な医療マルチモーダルデータセットを構築し、MedMDを基にしたRadFMを提案しました。また、RadFMの評価のために、5つのタスクから成る新しい評価ベンチマークを提案し、RadFMの比較実験を行いました。
5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、独自に構築した大規模なマルチモーダルデータセットMedMDを使用し、RadFMを提案しました。また、RadFMの性能評価のために、多数の比較実験を行い、既存の医療画像生成モデルよりも高い性能を示すことが示されました。