Foundation Models in Medical Image Analysis: A Systematic Review and Meta-Analysis
作者: Praveenbalaji Rajendran, Mojtaba Safari, Wenfeng He, Mingzhe Hu, Shansong Wang, Jun Zhou, Xiaofeng Yang
分类: cs.CV, cs.AI, physics.med-ph
发布日期: 2025-10-19
💡 一句话要点
综述性分析医学影像领域中的Foundation Model，系统性地归纳架构、训练范式和临床应用。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学影像分析 Foundation Model 深度学习 综述 迁移学习
📋 核心要点
- 现有医学影像分析模型通常是任务特定的，泛化能力弱，难以适应新的临床应用。
- 本文对医学影像中的Foundation Model进行系统性综述，分析其架构、训练策略和临床应用。
- 通过定量荟萃分析，揭示了数据集利用和应用领域的时间趋势，并讨论了现有挑战和未来方向。
📝 摘要（中文）
人工智能，特别是Foundation Model (FM)，的最新进展彻底改变了医学影像分析，在从分割到报告生成的各种医学影像任务中表现出强大的零样本和少样本性能。与传统的特定任务AI模型不同，FM利用大量标记和未标记的多模态数据集来学习广义表示，这些表示可以通过最少的微调来适应各种下游临床应用。然而，尽管FM在医学影像领域的研究迅速普及，但该领域仍然分散，缺乏统一的综合，系统地映射跨模态的架构、训练范式和临床应用的演变。为了解决这一差距，本文对医学影像分析中的FM进行了全面而结构化的分析。我们根据其架构基础、训练策略和下游临床任务，系统地将研究分为仅视觉和视觉-语言FM。此外，对这些研究进行了定量荟萃分析，以描述数据集利用和应用领域的时间趋势。我们还批判性地讨论了持续存在的挑战，包括领域适应、高效微调、计算约束和可解释性，以及诸如联邦学习、知识蒸馏和高级提示等新兴解决方案。最后，我们确定了旨在增强FM的鲁棒性、可解释性和临床整合的关键未来研究方向，从而加速其转化为现实世界的医疗实践。
🔬 方法详解
问题定义：医学影像分析领域缺乏对Foundation Model (FM) 的系统性研究和统一的认识。现有的研究较为分散，难以追踪架构、训练范式和临床应用的演变。同时，领域自适应、高效微调、计算资源限制和模型可解释性等问题也阻碍了FM在医学影像领域的广泛应用。
核心思路：本文旨在通过系统性的文献回顾和荟萃分析，对医学影像领域的FM进行全面的梳理和总结。核心思路是将现有研究按照架构（仅视觉和视觉-语言）、训练策略和下游临床任务进行分类，并对数据集利用和应用领域的时间趋势进行定量分析。此外，还探讨了现有挑战和新兴解决方案，并展望了未来的研究方向。
技术框架：本文的综述框架主要包含以下几个阶段： 1. 文献检索与筛选：系统性地检索医学影像领域关于FM的相关文献，并根据预设的标准进行筛选。 2. 研究分类：根据FM的架构（仅视觉和视觉-语言）、训练策略和下游临床任务对筛选出的文献进行分类。 3. 荟萃分析：对文献中数据集的利用情况和应用领域进行定量分析，揭示时间趋势。 4. 挑战与解决方案讨论：对FM在医学影像领域面临的挑战进行深入分析，并探讨新兴的解决方案。 5. 未来方向展望：基于现有研究和挑战，展望FM在医学影像领域未来的研究方向。
关键创新：本文的关键创新在于对医学影像领域的FM进行了系统性的、全面的综述和荟萃分析，填补了该领域缺乏统一认识的空白。通过对现有研究进行分类和定量分析，揭示了FM在医学影像领域的发展趋势和面临的挑战，为未来的研究提供了重要的参考。
关键设计：本文的关键设计在于： 1. 采用系统性的文献检索和筛选方法，保证了综述的全面性和客观性。 2. 根据架构、训练策略和临床任务对FM进行分类，便于读者理解和比较不同模型的特点。 3. 通过荟萃分析，对数据集利用和应用领域的时间趋势进行定量分析，揭示了FM在医学影像领域的发展规律。 4. 对现有挑战和新兴解决方案进行深入讨论，为未来的研究提供了重要的启示。
📊 实验亮点
该研究通过荟萃分析，量化了医学影像领域FM的研究趋势，例如数据集的使用情况和应用领域的分布。研究还总结了领域自适应、高效微调、计算约束和可解释性等关键挑战，并讨论了联邦学习、知识蒸馏等新兴解决方案。这些发现为未来研究提供了宝贵的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医学影像分析的多个领域，例如疾病诊断、病灶分割、报告生成等。通过对现有FM的系统性分析，可以加速FM在医学影像领域的应用，提高诊断效率和准确性，并最终改善患者的治疗效果。未来，该研究可以促进更鲁棒、可解释的FM的开发，并推动其在临床实践中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly foundation models (FMs), have revolutionized medical image analysis, demonstrating strong zero- and few-shot performance across diverse medical imaging tasks, from segmentation to report generation. Unlike traditional task-specific AI models, FMs leverage large corpora of labeled and unlabeled multimodal datasets to learn generalized representations that can be adapted to various downstream clinical applications with minimal fine-tuning. However, despite the rapid proliferation of FM research in medical imaging, the field remains fragmented, lacking a unified synthesis that systematically maps the evolution of architectures, training paradigms, and clinical applications across modalities. To address this gap, this review article provides a comprehensive and structured analysis of FMs in medical image analysis. We systematically categorize studies into vision-only and vision-language FMs based on their architectural foundations, training strategies, and downstream clinical tasks. Additionally, a quantitative meta-analysis of the studies was conducted to characterize temporal trends in dataset utilization and application domains. We also critically discuss persistent challenges, including domain adaptation, efficient fine-tuning, computational constraints, and interpretability along with emerging solutions such as federated learning, knowledge distillation, and advanced prompting. Finally, we identify key future research directions aimed at enhancing the robustness, explainability, and clinical integration of FMs, thereby accelerating their translation into real-world medical practice.