論文の概要: Multi-modal Understanding and Generation for Medical Images and Text via Vision-Language Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11333v1
• Date: Mon, 24 May 2021 15:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:09:01.974962
• Title: Multi-modal Understanding and Generation for Medical Images and Text via Vision-Language Pre-Training
• Title（参考訳）: 視覚言語事前学習による医用画像とテキストのマルチモーダル理解と生成
• Authors: Jong Hak Moon, Hyungyung Lee, Woncheol Shin, Edward Choi
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャと新しいマルチモーダルアテンションマスキング手法を組み合わせた医療ビジョン言語学習システム(MedViLL)を提案する。 我々は,タスク固有のアーキテクチャを含む様々なベースラインに対して,MedViLLのより優れたダウンストリームタスク性能を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.119201893752376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently a number of studies demonstrated impressive performance on diverse vision-language multi-modal tasks such as image captioning and visual question answering by extending the BERT architecture with multi-modal pre-training objectives. In this work we explore a broad set of multi-modal representation learning tasks in the medical domain, specifically using radiology images and the unstructured report. We propose Medical Vision Language Learner (MedViLL) which adopts a Transformer-based architecture combined with a novel multimodal attention masking scheme to maximize generalization performance for both vision-language understanding tasks (image-report retrieval, disease classification, medical visual question answering) and vision-language generation task (report generation). By rigorously evaluating the proposed model on four downstream tasks with two chest X-ray image datasets (MIMIC-CXR and Open-I), we empirically demonstrate the superior downstream task performance of MedViLL against various baselines including task-specific architectures.
• Abstract（参考訳）: 近年, BERTアーキテクチャをマルチモーダル事前学習対象に拡張することにより, 画像キャプションや視覚質問応答など, 多様な視覚言語マルチモーダルタスクにおいて, 印象的な性能を示す研究が数多く行われている。 本研究では,医学領域におけるマルチモーダル表現学習タスクの幅広いセットについて,放射線画像と非構造レポートを用いて検討する。 本研究では,視覚言語理解タスク(画像検索,疾患分類,医用視覚質問応答)と視覚言語生成タスク(レポート生成)の一般化性能を最大化するために,新しいマルチモーダルアテンションマスキングスキームを組み合わせたトランスフォーマティブアーキテクチャ(medvill)を採用する医用視覚言語学習者を提案する。 2つの胸部x線画像データセット(mimic-cxrとopen-i)を用いた4つの下流タスクについて,提案手法を厳密に評価することにより,タスク固有のアーキテクチャを含む各種ベースラインに対するmedvillの下流タスク性能を実証した。

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