EvalBlocks: A Modular Pipeline for Rapidly Evaluating Foundation Models in Medical Imaging

📄 arXiv: 2601.03811v1 📥 PDF

作者: Jan Tagscherer, Sarah de Boer, Lena Philipp, Fennie van der Graaf, Dré Peeters, Joeran Bosma, Lars Leijten, Bogdan Obreja, Ewoud Smit, Alessa Hering

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-01-07

备注: Accepted at BVM 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EvalBlocks：用于医学影像领域基础模型快速评估的模块化流水线

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医学影像 基础模型 模型评估 模块化流水线 Snakemake

📋 核心要点

  1. 医学影像基础模型评估流程繁琐，依赖手动操作，效率低下且容易出错，阻碍了模型迭代。
  2. EvalBlocks提供模块化、可插拔的评估框架，集成数据集、模型、聚合方法和评估策略，实现快速评估。
  3. EvalBlocks基于Snakemake，支持实验追踪、结果复现、缓存和并行执行，已开源并应用于多个模型和任务。

📝 摘要（中文）

医学影像领域的基础模型开发需要持续监控下游任务的性能。研究人员面临着跟踪大量实验、设计选择及其对性能影响的负担，他们通常依赖于临时的、手动的工作流程，这些流程本质上既慢又容易出错。我们推出了EvalBlocks，这是一个模块化的、即插即用的框架，用于在开发过程中高效评估基础模型。EvalBlocks构建于Snakemake之上，支持无缝集成新的数据集、基础模型、聚合方法和评估策略。所有实验和结果都集中跟踪，并且可以通过单个命令重现，同时高效的缓存和并行执行支持在共享计算基础设施上进行可扩展的使用。在五个最先进的基础模型和三个医学影像分类任务上进行了演示，EvalBlocks简化了模型评估，使研究人员能够更快地迭代，并专注于模型创新而不是评估的后勤保障。该框架以开源软件的形式发布在https://github.com/DIAGNijmegen/eval-blocks。

🔬 方法详解

问题定义：医学影像领域基础模型的发展依赖于对下游任务性能的持续评估。然而，现有的评估流程通常是临时的、手动的，研究人员需要花费大量精力跟踪各种实验设置、设计选择以及它们对模型性能的影响。这种低效且容易出错的评估方式严重阻碍了模型的快速迭代和创新。

核心思路：EvalBlocks的核心思路是构建一个模块化、可配置的评估流水线，将评估过程分解为独立的、可重用的组件。通过定义清晰的接口和标准化的数据格式，EvalBlocks允许研究人员轻松地集成新的数据集、基础模型、聚合方法和评估指标，从而实现快速、灵活的评估。

技术框架：EvalBlocks基于Snakemake构建，Snakemake是一个工作流管理系统，可以自动执行和管理复杂的计算任务。EvalBlocks的整体架构包含以下几个主要模块：数据加载模块、模型集成模块、评估指标计算模块和结果报告模块。研究人员可以通过配置文件指定每个模块的具体实现，从而定制自己的评估流程。此外，EvalBlocks还支持实验追踪和结果复现，确保评估结果的可靠性和可重复性。

关键创新：EvalBlocks最重要的技术创新在于其模块化和可配置的设计。与传统的评估方法相比，EvalBlocks无需编写大量的重复代码，只需通过简单的配置即可完成复杂的评估任务。此外，EvalBlocks还支持高效的缓存和并行执行，可以充分利用共享计算资源，加速评估过程。

关键设计：EvalBlocks的关键设计包括：1) 使用Snakemake作为底层工作流引擎，实现任务的自动调度和依赖管理；2) 定义标准化的数据接口，方便集成不同的数据集和模型；3) 提供丰富的评估指标，满足不同的评估需求；4) 支持实验追踪和结果复现，确保评估结果的可靠性。

📊 实验亮点

EvalBlocks在五个最先进的基础模型和三个医学影像分类任务上进行了验证，证明了其高效性和灵活性。实验结果表明，EvalBlocks能够显著缩短模型评估时间，并提供详细的性能报告。该框架的开源发布将促进医学影像领域基础模型的发展和应用。

🎯 应用场景

EvalBlocks可广泛应用于医学影像领域基础模型的开发和评估，加速模型迭代，提升模型性能。该框架能够帮助研究人员快速比较不同模型的优劣，选择合适的模型架构和训练策略，并为临床应用提供可靠的性能评估报告。此外，EvalBlocks还可以应用于其他领域的基础模型评估，例如自然语言处理和计算机视觉。

📄 摘要（原文）

Developing foundation models in medical imaging requires continuous monitoring of downstream performance. Researchers are burdened with tracking numerous experiments, design choices, and their effects on performance, often relying on ad-hoc, manual workflows that are inherently slow and error-prone. We introduce EvalBlocks, a modular, plug-and-play framework for efficient evaluation of foundation models during development. Built on Snakemake, EvalBlocks supports seamless integration of new datasets, foundation models, aggregation methods, and evaluation strategies. All experiments and results are tracked centrally and are reproducible with a single command, while efficient caching and parallel execution enable scalable use on shared compute infrastructure. Demonstrated on five state-of-the-art foundation models and three medical imaging classification tasks, EvalBlocks streamlines model evaluation, enabling researchers to iterate faster and focus on model innovation rather than evaluation logistics. The framework is released as open source software at https://github.com/DIAGNijmegen/eval-blocks.