論文の概要: Align, Reason and Learn: Enhancing Medical Vision-and-Language Pre-training with Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07118v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 08:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 11:59:55.919501
• Title: Align, Reason and Learn: Enhancing Medical Vision-and-Language Pre-training with Knowledge
• Title（参考訳）: 整列、理性、学習: 知識による医学的ビジョンと言語事前学習の強化
• Authors: Zhihong Chen, Guanbin Li, Xiang Wan
• Abstract要約: 本稿では,3つの視点から構造化された医療知識を高めるための体系的かつ効果的なアプローチを提案する。 まず、視覚エンコーダと言語エンコーダの表現を知識を通して整列する。 次に,多モード融合モデルに知識を注入し,入力画像とテキストの補足として知識を用いた推論を可能にする。 第3に、知識によって引き起こされるプレテキストタスクを設計することで、画像やテキストの最も重要な情報に重点を置くよう、モデルを指導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.90835997085557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical vision-and-language pre-training (Med-VLP) has received considerable attention owing to its applicability to extracting generic vision-and-language representations from medical images and texts. Most existing methods mainly contain three elements: uni-modal encoders (i.e., a vision encoder and a language encoder), a multi-modal fusion module, and pretext tasks, with few studies considering the importance of medical domain expert knowledge and explicitly exploiting such knowledge to facilitate Med-VLP. Although there exist knowledge-enhanced vision-and-language pre-training (VLP) methods in the general domain, most require off-the-shelf toolkits (e.g., object detectors and scene graph parsers), which are unavailable in the medical domain. In this paper, we propose a systematic and effective approach to enhance Med-VLP by structured medical knowledge from three perspectives. First, considering knowledge can be regarded as the intermediate medium between vision and language, we align the representations of the vision encoder and the language encoder through knowledge. Second, we inject knowledge into the multi-modal fusion model to enable the model to perform reasoning using knowledge as the supplementation of the input image and text. Third, we guide the model to put emphasis on the most critical information in images and texts by designing knowledge-induced pretext tasks. To perform a comprehensive evaluation and facilitate further research, we construct a medical vision-and-language benchmark including three tasks. Experimental results illustrate the effectiveness of our approach, where state-of-the-art performance is achieved on all downstream tasks. Further analyses explore the effects of different components of our approach and various settings of pre-training.
• Abstract（参考訳）: medical vision-and-language pre-training (med-vlp) は、医学画像やテキストから汎用的な視覚言語表現を抽出することができるため、多くの注目を集めている。 既存の手法の多くは、ユニモーダルエンコーダ(視覚エンコーダと言語エンコーダ)、マルチモーダル融合モジュール、プリテキストタスクの3つの要素を含み、医療領域の専門家の知識の重要性を考慮し、そのような知識を明示的に活用してmed-vlpを促進する研究はほとんどない。 一般領域には知識に富んだビジョン・アンド・ランゲージ事前学習(VLP)法があるが、ほとんどの場合、医学領域では利用できない既製のツールキット(オブジェクト検出器やシーングラフ解析器など)を必要とする。 本稿では,3つの視点から,構造化医療知識によるMed-VLP向上のための体系的,効果的なアプローチを提案する。 まず,知識を視覚と言語の間の中間媒体とみなすことで,視覚エンコーダと言語エンコーダの表現を知識を通して整合させる。 次に,多モード融合モデルに知識を注入し,入力画像とテキストの補足として知識を用いた推論を可能にする。 第3に,知識によって引き起こされる前文タスクを設計することにより,画像やテキストの最も重要な情報に重きを置くようにモデルを指導する。 包括的評価を行い,さらなる研究を促進するために,3つのタスクを含む医用視覚・言語ベンチマークを構築した。 実験結果から,全ての下流タスクにおける最先端性能を実現する手法の有効性が示された。 さらに、我々のアプローチの異なるコンポーネントの効果と事前学習の様々な設定について検討する。

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