Graph-Aware Medical Image Intelligence: A Comparative Study of CNNs, GNNs, and Multimodal LLMs for Acute Lymphoblastic Leukaemia Subtyping
本研究は、急性リンパ性白血病のサブタイプ分類における畳み込みニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワーク、およびマルチモーダル大規模言語モデルを評価し、微調整されたViT–BERTモデルが、トップクラスのCNNに匹敵する最先端の性能(F1=0.99)を達成するとともに、正確で解釈可能な医学的診断に向けたグラフベースの推論とマルチモーダル統合の補完的な価値を浮き彫りにしている。