腎臓病理のヒストパソロジー基盤モデルの包括的ベンチマーク
arXiv cs.CV / 2026/3/18
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要点
- 本研究は、公開されている11個のヒストパソロジー基盤モデル（HFMs）を、腎臓特異的な11の下流タスクにわたって体系的に評価し、複数の染色法、空間スケール、臨床目的を網羅している。
- 統計的有意性を評価するために、タイルレベルの反復的層化グループ交差検証とスライドレベルの反復ネスト層化交差検証を採用し、フリードマン検定と Holm–Bonferroni 補正を用いた対比較ウィルコクソン検定を実施している。
- 結果は、中尺度タスクである診断分類や顕著な構造変化の検出で中程度から高い性能を示す一方、微細な構造識別や予後関連信号には性能が低下し、染色法のタイプにはほぼ依存しない。
- 著者らは kidney-hfm-eval というオープンソースの Python パッケージを公開しており、評価パイプラインを再現できるようにしており、腎臓特異的・多染色・多モーダルのHFMsが臨床的に信頼できる腎臓病診療の意思決定に必要であると結論づけている。
