論文の概要: UnICLAM:Contrastive Representation Learning with Adversarial Masking for Unified and Interpretable Medical Vision Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10729v2
• Date: Fri, 23 Dec 2022 04:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 13:52:38.143516
• Title: UnICLAM:Contrastive Representation Learning with Adversarial Masking for Unified and Interpretable Medical Vision Question Answering
• Title（参考訳）: UnICLAM:Unified and Interpretable Medical Vision Question Answeringのための逆マスキングを用いたコントラスト表現学習
• Authors: Chenlu Zhan, Peng Peng, Hongsen Wang, Tao Chen, Hongwei Wang
• Abstract要約: 現在のメディカルVQAモデルは、視覚とテクスチャエンコーダを2つの別々の空間に配置することで、クロスモーダル表現を学習する。 本稿では,Unified and Interpretable Medical-VQAモデルであるUnICLAMを提案する。 VQA-RADとSLAKEの公開ベンチマークの実験結果は、UnICLAMが既存の11の最先端の医療VQAモデルより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.408162314690076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical Visual Question Answering (Medical-VQA) aims to to answer clinical questions regarding radiology images, assisting doctors with decision-making options. Nevertheless, current Medical-VQA models learn cross-modal representations through residing vision and texture encoders in dual separate spaces, which lead to indirect semantic alignment. In this paper, we propose UnICLAM, a Unified and Interpretable Medical-VQA model through Contrastive Representation Learning with Adversarial Masking. Specifically, to learn an aligned image-text representation, we first establish a unified dual-stream pre-training structure with the gradually soft-parameter sharing strategy. Technically, the proposed strategy learns a constraint for the vision and texture encoders to be close in a same space, which is gradually loosened as the higher number of layers. Moreover, for grasping the unified semantic representation, we extend the adversarial masking data augmentation to the contrastive representation learning of vision and text in a unified manner. Concretely, while the encoder training minimizes the distance between original and masking samples, the adversarial masking module keeps adversarial learning to conversely maximize the distance. Furthermore, we also intuitively take a further exploration to the unified adversarial masking augmentation model, which improves the potential ante-hoc interpretability with remarkable performance and efficiency. Experimental results on VQA-RAD and SLAKE public benchmarks demonstrate that UnICLAM outperforms existing 11 state-of-the-art Medical-VQA models. More importantly, we make an additional discussion about the performance of UnICLAM in diagnosing heart failure, verifying that UnICLAM exhibits superior few-shot adaption performance in practical disease diagnosis.
• Abstract（参考訳）: medical visual question answering (medical-vqa) は、放射線画像に関する臨床質問に答えることを目的としており、医師の意思決定を支援する。 しかしながら、現在のメディカル-VQAモデルは、視覚とテクスチャエンコーダを2つの別々の空間に配置することで、間接的なセマンティックアライメントをもたらす。 本稿では,コントラスト表現学習と逆マスキングを併用した統一的で解釈可能な医療vqaモデルuniclamを提案する。 具体的には,アライメントされた画像テキスト表現を学習するために,まず,ソフトパラメータの漸進的共有戦略を用いて,統一されたデュアルストリーム事前学習構造を確立する。 技術的に、提案手法は視覚とテクスチャエンコーダが同じ空間に近づくことの制約を学習し、レイヤーの数が増えるにつれて徐々にゆるめられる。 さらに、統合された意味表現を把握するために、対向的なマスキングデータ拡張を視覚とテキストの対照的な表現学習に統一的に拡張する。 具体的には、エンコーダトレーニングはオリジナルとマスキングのサンプル間の距離を最小化するが、逆マスキングモジュールは逆の学習を継続し、逆に距離を最大化する。 さらに,より直感的に対向マスク強化モデルについて検討し,高い性能と効率で潜在的なアンテホック解釈性を向上させる。 VQA-RADとSLAKEの公開ベンチマークの実験結果は、UnICLAMが既存の11の最先端の医療VQAモデルより優れていることを示している。 さらに, 心不全の診断におけるUnICLAMの有用性についても検討し, 臨床診断におけるUnICLAMの適応性能が良好であることが確認された。

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