論文の概要: Pathological Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12435v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 00:36:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 07:42:40.067494
• Title: Pathological Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 病的視覚的質問応答
• Authors: Xuehai He, Zhuo Cai, Wenlan Wei, Yichen Zhang, Luntian Mou, Eric Xing, Pengtao Xie
• Abstract要約: 視覚的質問応答(VQA)データセットを作成して,AIエージェントに質問とともに病理像を提示し,正しい回答を求める必要がある。 プライバシー上の懸念から、病理画像は通常公開されていない。 高度に経験を積んだ病理学者を雇って、病理の視覚的な疑問や答えを作るのは難しい。 病理学的問合せ(QA)ペアの医療概念と知識は非常に多様である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.816825480418588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Is it possible to develop an "AI Pathologist" to pass the board-certified examination of the American Board of Pathology (ABP)? To build such a system, three challenges need to be addressed. First, we need to create a visual question answering (VQA) dataset where the AI agent is presented with a pathology image together with a question and is asked to give the correct answer. Due to privacy concerns, pathology images are usually not publicly available. Besides, only well-trained pathologists can understand pathology images, but they barely have time to help create datasets for AI research. The second challenge is: since it is difficult to hire highly experienced pathologists to create pathology visual questions and answers, the resulting pathology VQA dataset may contain errors. Training pathology VQA models using these noisy or even erroneous data will lead to problematic models that cannot generalize well on unseen images. The third challenge is: the medical concepts and knowledge covered in pathology question-answer (QA) pairs are very diverse while the number of QA pairs available for modeling training is limited. How to learn effective representations of diverse medical concepts based on limited data is technically demanding. In this paper, we aim to address these three challenges. To our best knowledge, our work represents the first one addressing the pathology VQA problem. To deal with the issue that a publicly available pathology VQA dataset is lacking, we create PathVQA dataset. To address the second challenge, we propose a learning-by-ignoring approach. To address the third challenge, we propose to use cross-modal self-supervised learning. We perform experiments on our created PathVQA dataset and the results demonstrate the effectiveness of our proposed learning-by-ignoring method and cross-modal self-supervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: アメリカ病理学会(ABP)の理事会認定試験に合格する「AI病理学」を開発することは可能か? このようなシステムを構築するには、3つの課題に取り組む必要がある。 まず、AIエージェントに質問とともに病理像を提示し、正しい回答を依頼する視覚的質問応答(VQA)データセットを作成する必要がある。 プライバシー上の懸念から、病理画像は通常公開されていない。 さらに、よく訓練された病理学者だけが病理画像を理解することができるが、AI研究のためのデータセットを作成する時間はほとんどない。 第二の課題は、高度に経験を積んだ病理学者を雇って、病理の視覚的な質問や回答を作成することは難しいため、結果として得られた病理VQAデータセットにはエラーが含まれる可能性があることである。 これらのノイズや誤ったデータを用いたトレーニング病理VQAモデルは、目に見えない画像でうまく一般化できない問題モデルにつながる。 第3の課題は、QAペアの医療概念と知識は非常に多様であり、モデリングトレーニングで利用可能なQAペアの数は限られていることである。 限られたデータに基づいて多様な医療概念を効果的に表現する方法が技術的に求められている。 本稿では,これら3つの課題を解決することを目的とする。 我々の知る限りでは、私たちの研究は病理VQA問題に最初に取り組むものである。 公開されている病理VQAデータセットが不足している問題に対処するため、PathVQAデータセットを作成します。 第2の課題に対処するために,我々は学習・無視アプローチを提案する。 第3の課題に対処するため,我々はクロスモーダル自己教師付き学習の利用を提案する。 開発したpathvqaデータセット上で実験を行い,提案手法とクロスモーダル自己教師付き学習手法の有効性を示す。

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