論文の概要: Learning to Exploit Temporal Structure for Biomedical Vision-Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04558v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 16:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 14:01:02.747635
• Title: Learning to Exploit Temporal Structure for Biomedical Vision-Language Processing
• Title（参考訳）: バイオメディカルビジョンランゲージ処理のための時間構造抽出学習
• Authors: Shruthi Bannur, Stephanie Hyland, Qianchu Liu, Fernando Perez-Garcia, Maximilian Ilse, Daniel C. Castro, Benedikt Boecking, Harshita Sharma, Kenza Bouzid, Anja Thieme, Anton Schwaighofer, Maria Wetscherek, Matthew P. Lungren, Aditya Nori, Javier Alvarez-Valle, Ozan Oktay
• Abstract要約: 視覚言語処理における自己教師あり学習は、画像とテキストのモダリティのセマンティックアライメントを利用する。 トレーニングと微調整の両方で利用できる場合、事前のイメージとレポートを明示的に説明します。 我々のアプローチはBioViL-Tと呼ばれ、テキストモデルと共同で訓練されたCNN-Transformerハイブリッドマルチイメージエンコーダを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.89917396428747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning in vision-language processing exploits semantic alignment between imaging and text modalities. Prior work in biomedical VLP has mostly relied on the alignment of single image and report pairs even though clinical notes commonly refer to prior images. This does not only introduce poor alignment between the modalities but also a missed opportunity to exploit rich self-supervision through existing temporal content in the data. In this work, we explicitly account for prior images and reports when available during both training and fine-tuning. Our approach, named BioViL-T, uses a CNN-Transformer hybrid multi-image encoder trained jointly with a text model. It is designed to be versatile to arising challenges such as pose variations and missing input images across time. The resulting model excels on downstream tasks both in single- and multi-image setups, achieving state-of-the-art performance on (I) progression classification, (II) phrase grounding, and (III) report generation, whilst offering consistent improvements on disease classification and sentence-similarity tasks. We release a novel multi-modal temporal benchmark dataset, MS-CXR-T, to quantify the quality of vision-language representations in terms of temporal semantics. Our experimental results show the advantages of incorporating prior images and reports to make most use of the data.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語処理における自己教師あり学習は、画像とテキストのモダリティのセマンティックアライメントを利用する。 バイオメディカルvlpの先行研究は主に単一の画像とレポートペアのアライメントに依存しているが、臨床記録は一般的に先行画像を参照している。 これは、モダリティ間の不一致をもたらすだけでなく、データ内の既存の時間的コンテンツを通してリッチな自己スーパービジョンを利用する機会を逃す。 本研究では,トレーニングと微調整の両方において,事前のイメージとレポートを明示的に説明する。 我々のアプローチはBioViL-Tと呼ばれ、テキストモデルと共同で訓練されたCNN-Transformerハイブリッドマルチイメージエンコーダを使用する。 ポーズのバリエーションや入力画像の欠如といった課題に対して、多用途に設計されている。 結果として得られたモデルは、シングルイメージとマルチイメージの両方で下流タスクに優れ、(I)進行分類、(II)フレーズグラウンド、(III)レポート生成における最先端のパフォーマンスを達成するとともに、疾患分類と文相似タスクを一貫して改善する。 我々は,視覚言語表現の質を時間意味論的に定量化するために,新しいマルチモーダル時相ベンチマークデータセットms-cxr-tをリリースする。 実験結果から,先行画像とレポートを組み込むことによるデータ利用の利点が示された。

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