論文の概要: MMBERT: Multimodal BERT Pretraining for Improved Medical VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01394v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 13:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 13:06:23.412475
• Title: MMBERT: Multimodal BERT Pretraining for Improved Medical VQA
• Title（参考訳）: MMBERT:Multimodal BERT Pretraining for Improved Medical VQA
• Authors: Yash Khare, Viraj Bagal, Minesh Mathew, Adithi Devi, U Deva Priyakumar, CV Jawahar
• Abstract要約: NLP,ビジョン,言語タスクのためのトランスフォーマースタイルアーキテクチャの自己教師型事前学習に着想を得たソリューションを提案する。 Masked Language Modeling を用いて、よりリッチな医療画像とテキスト意味表現を学習する手法です。 このソリューションは、放射線画像用の2つのVQAデータセットで最新のパフォーマンスを実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.78515287446131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Images in the medical domain are fundamentally different from the general domain images. Consequently, it is infeasible to directly employ general domain Visual Question Answering (VQA) models for the medical domain. Additionally, medical images annotation is a costly and time-consuming process. To overcome these limitations, we propose a solution inspired by self-supervised pretraining of Transformer-style architectures for NLP, Vision and Language tasks. Our method involves learning richer medical image and text semantic representations using Masked Language Modeling (MLM) with image features as the pretext task on a large medical image+caption dataset. The proposed solution achieves new state-of-the-art performance on two VQA datasets for radiology images -- VQA-Med 2019 and VQA-RAD, outperforming even the ensemble models of previous best solutions. Moreover, our solution provides attention maps which help in model interpretability. The code is available at https://github.com/VirajBagal/MMBERT
• Abstract（参考訳）: 医療領域の画像は、一般的なドメイン画像と根本的に異なる。 したがって、医学領域に一般ドメイン視覚質問応答(vqa)モデルを直接採用することは不可能である。 さらに、医用画像アノテーションはコストと時間を要するプロセスである。 これらの制約を克服するために,NLP,ビジョン,言語タスクのためのトランスフォーマースタイルアーキテクチャの自己教師型事前学習にヒントを得たソリューションを提案する。 本手法は,大規模医用画像+キャプチャデータセットのプリテキストタスクとして画像特徴を用いたマスク言語モデリング(mlm)を用いて,よりリッチな医用画像とテキスト意味表現を学習する。 提案されたソリューションは、放射線画像用の2つのVQAデータセット(VQA-Med 2019とVQA-RAD)に対して、最先端のパフォーマンスを新たに達成し、以前のベストソリューションのアンサンブルモデルよりも優れています。 さらに,本手法はモデル解釈の助けとなる注意マップを提供する。 コードはhttps://github.com/VirajBagal/MMBERTで入手できる。

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