Foundation Models in Medical Image Analysis: A Systematic Review and Meta-Analysis

📄 arXiv: 2510.16973v1 📥 PDF

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Foundation Model，系统回顾架构、训练范式与临床应用。

🎯 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 元分析

📋 核心要点

  1. 传统医学影像AI模型泛化性差，依赖大量标注数据，难以适应多样临床任务。
  2. 本文系统性地分析了医学影像领域中Foundation Model的架构、训练范式和临床应用。
  3. 通过元分析揭示了数据集利用和应用领域的时间趋势，并探讨了现有挑战与未来方向。

📝 摘要（中文）

本文对医学影像分析中的Foundation Model (FM) 进行了系统性回顾和元分析。与传统的任务特定AI模型不同，FM利用大量标注和未标注的多模态数据集学习广义表征，只需少量微调即可适应各种下游临床应用。本文将研究分为纯视觉FM和视觉-语言FM，并基于其架构基础、训练策略和下游临床任务进行分类。此外，还对研究进行了定量元分析，以描述数据集利用和应用领域的时间趋势。同时，批判性地讨论了领域自适应、高效微调、计算约束和可解释性等持续存在的挑战，以及联邦学习、知识蒸馏和高级提示等新兴解决方案。最后，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，从而加速其转化为实际医疗实践。

🔬 方法详解

问题定义：医学影像分析领域面临着模型泛化能力弱、对大量标注数据依赖性强的问题。传统的任务特定模型难以适应不同模态和临床任务的需求，限制了AI技术在医学领域的广泛应用。现有方法缺乏对新兴的Foundation Model的系统性分析，难以指导该领域的研究和发展。

核心思路：本文的核心思路是对医学影像领域的Foundation Model进行全面的综述和元分析，从而系统地了解其发展现状、挑战和未来方向。通过对现有研究进行分类、比较和总结，为研究人员提供一个清晰的框架，并促进该领域的发展。

技术框架：本文的整体框架包括以下几个主要部分：1) 对Foundation Model进行定义和分类，区分纯视觉FM和视觉-语言FM；2) 系统性地回顾现有研究，并按照架构基础、训练策略和下游临床任务进行分类；3) 对现有研究进行定量元分析，分析数据集利用和应用领域的时间趋势；4) 讨论现有挑战，如领域自适应、高效微调、计算约束和可解释性等；5) 提出未来研究方向，旨在增强FM的鲁棒性、可解释性和临床整合。

关键创新：本文最重要的创新点在于对医学影像领域的Foundation Model进行了系统性的综述和元分析，填补了该领域的空白。通过对现有研究进行分类、比较和总结，为研究人员提供了一个清晰的框架，并促进了该领域的发展。此外，本文还对现有挑战和未来方向进行了深入的探讨，为未来的研究提供了指导。

关键设计：本文的关键设计包括：1) 对Foundation Model进行明确的定义和分类，为后续分析奠定基础；2) 采用系统性的方法回顾现有研究，确保分析的全面性和准确性；3) 使用定量元分析方法，客观地分析数据集利用和应用领域的时间趋势；4) 对现有挑战和未来方向进行深入的探讨，为未来的研究提供指导。

📊 实验亮点

该综述性研究通过元分析揭示了医学影像Foundation Model在数据集利用和应用领域的时间趋势。它系统地总结了现有模型的架构、训练范式和临床应用，并深入探讨了领域自适应、高效微调等关键挑战。此外，文章还指出了联邦学习、知识蒸馏等新兴解决方案，为未来研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医学影像分析任务，例如疾病诊断、病灶分割、报告生成等。通过利用Foundation Model的强大泛化能力，可以减少对大量标注数据的依赖，提高模型在不同模态和临床任务上的性能。该研究有助于推动AI技术在医疗领域的广泛应用，提高医疗诊断的效率和准确性。

📄 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.