Foundation Models in Medical Imaging: A Review and Outlook
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저자
Vivien van Veldhuizen, Vanessa Botha, Chunyao Lu, Melis Erdal Cesur, Kevin Groot Lipman, Edwin D. de Jong, Hugo Horlings, Clarisa I. Sanchez, Cees G. M. Snoek, Lodewyk Wessels, Ritse Mann, Eric Marcus, Jonas Teuwen
개요
본 논문은 대규모 비지도 학습을 통해 의료 영상 분석 방식을 변화시키고 있는 Foundation 모델(FMs)에 대한 연구를 다룬다. 수동으로 주석 처리된 예시에 의존하는 대신, FMs은 광범위한 임상 과제에 적은 추가적인 감독만으로 적용될 수 있는 일반적인 시각적 특징을 학습하도록 사전 훈련된다. 이 리뷰에서는 150개 이상의 연구를 바탕으로 병리학, 방사선학, 안과학 분야에서 FMs의 개발 및 적용 사례를 검토한다. FMs 파이프라인의 핵심 구성 요소 (모델 아키텍처, 자기 지도 학습 방법, 다운스트림 적응 전략)를 설명하고, 각 영상 분야에서의 FMs 활용 사례를 분석하며, 응용 분야별 설계 선택을 비교한다. 마지막으로, 향후 연구를 위한 주요 과제와 미해결 질문을 제시한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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FMs은 의료 영상 분석 분야에서 획기적인 발전을 가져왔으며, 기존의 지도 학습 방식의 한계를 극복하는 잠재력을 보여줌.
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다양한 영상 분야 (병리학, 방사선학, 안과학)에 걸쳐 FMs의 광범위한 적용 가능성을 제시함.
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FMs 파이프라인의 핵심 구성 요소와 다운스트림 적응 전략에 대한 이해를 제공함.
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한계점:
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구체적인 한계점에 대한 언급은 논문 초록에서 직접적으로 나타나지 않음.
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향후 연구를 위한 과제와 미해결 질문을 제시하는 것으로 보아, FMs의 완전한 성숙을 위한 추가 연구의 필요성을 시사함.
