[2026年7月24日投稿]

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要旨：放射線画像を用いた深層学習モデルの学習には、異なるソース、ファイル形式、ディレクトリ構造、ラベルスキーマ、アノテーションタイプにまたがる異種データセットの統合が必要です。本稿では、胸部X線写真を主な対象とし、CTおよびMRIへの初期対応も備えた放射線データセットの読み込み、調和、拡張を行う統一APIを提供するオープンソースのPythonライブラリ「RadHarmony」を紹介します。RadHarmonyは24の公開データセットのメタデータを単一の表形式に標準化し、MONAIのmap-styleデータセットをラップして、必要に応じてオンディスクキャッシュを利用した深層学習対応のサンプル配信を実現します。また、分類ラベル、セグメンテーションマスク、バウンディングボックス、放射線レポートテキストを単一のインターフェースでサポートし、データセット探索・検証のためのインタラクティブな可視化ツールを提供します。新規データセット統合の障壁を下げるため、RadHarmonyはAIエージェントのスキルとして、生データ検査からコード生成・テストに至る一連の統合ワークフローをガイドする機能を導入しています。本ライブラリの有用性を示すため、データセット固有のコードを一切使用せずに3つの異種胸部X線データセットを統合した参照用ビジョントランスフォーマーのベースライン「RadHarmony-ViT」を事前学習しました。コードおよび事前学習済みモデルの重みはこちらのURLで入手できます。

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投稿者: Frank Li [メールを表示]
[v1] 2026年7月24日（金）15:25:26 UTC (5,714 KB)