生物医学画像解析の未来を解読：多モダリティの統合分割、検出、認識の基盤モデル 背景紹介 生物医学研究において、画像解析は、生物医学発見を推進する重要なツールとなっており、細胞小器官から器官レベルに至るまでの多スケール研究を可能にしています。しかし、従来の生物医学画像解析手法は、分割（segmentation）、検出（detection）および認識（recognition）を独立したタスクとして個別に処理することが主流でした。この分断的なアプローチは、タスク間の情報共有の機会を削減し、複雑かつ多様な生物医学画像データの取り扱いを困難にしています。 例えば、従来の分割手法は対象物の領域を指定するために手動の境界ボックス（bounding box）に依存することが一般的ですが、形状が不規則または対...