論文の概要: BiomedCLIP: a multimodal biomedical foundation model pretrained from
fifteen million scientific image-text pairs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00915v2
- Date: Tue, 16 Jan 2024 21:42:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 21:49:07.374704
- Title: BiomedCLIP: a multimodal biomedical foundation model pretrained from
fifteen million scientific image-text pairs
- Title(参考訳): 1500万の科学画像テキストペアから事前訓練した多モードバイオメディカル基礎モデルBiomedCLIP
- Authors: Sheng Zhang, Yanbo Xu, Naoto Usuyama, Hanwen Xu, Jaspreet Bagga,
Robert Tinn, Sam Preston, Rajesh Rao, Mu Wei, Naveen Valluri, Cliff Wong,
Andrea Tupini, Yu Wang, Matt Mazzola, Swadheen Shukla, Lars Liden, Jianfeng
Gao, Matthew P. Lungren, Tristan Naumann, Sheng Wang, and Hoifung Poon
- Abstract要約: PMC-15Mは,既存のバイオメディカル・マルチモーダル・データセットよりも2桁大きい新しいデータセットである。
PMC-15Mは440万の科学論文から収集された1500万のバイオメディカル画像テキスト対を含んでいる。
PMC-15Mに基づいて,生物医学的視覚言語処理に適したドメイン固有適応を備えた多モーダル基礎モデルであるBiomedCLIPを事前訓練した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.376109878173956
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biomedical data is inherently multimodal, comprising physical measurements
and natural language narratives. A generalist biomedical AI model needs to
simultaneously process different modalities of data, including text and images.
Therefore, training an effective generalist biomedical model requires
high-quality multimodal data, such as parallel image-text pairs. Here, we
present PMC-15M, a novel dataset that is two orders of magnitude larger than
existing biomedical multimodal datasets such as MIMIC-CXR, and spans a diverse
range of biomedical image types. PMC-15M contains 15 million biomedical
image-text pairs collected from 4.4 million scientific articles. Based on
PMC-15M, we have pretrained BiomedCLIP, a multimodal foundation model, with
domain-specific adaptations tailored to biomedical vision-language processing.
We conducted extensive experiments and ablation studies on standard biomedical
imaging tasks from retrieval to classification to visual question-answering
(VQA). BiomedCLIP achieved new state-of-the-art results in a wide range of
standard datasets, substantially outperforming prior approaches. Intriguingly,
by large-scale pretraining on diverse biomedical image types, BiomedCLIP even
outperforms state-of-the-art radiology-specific models such as BioViL in
radiology-specific tasks such as RSNA pneumonia detection. In summary,
BiomedCLIP is a fully open-access foundation model that achieves
state-of-the-art performance on various biomedical tasks, paving the way for
transformative multimodal biomedical discovery and applications. We release our
models at https://aka.ms/biomedclip to facilitate future research in multimodal
biomedical AI.
- Abstract(参考訳): バイオメディカルデータは本質的にマルチモーダルであり、物理的測定と自然言語の物語を含んでいる。
汎用的なバイオメディカルAIモデルは、テキストや画像を含むさまざまなデータモダリティを同時に処理する必要がある。
したがって、効果的な汎用バイオメディカルモデルのトレーニングには、並列画像とテキストのペアのような高品質なマルチモーダルデータが必要である。
本稿では,muse-cxrのような既存の生体医学的マルチモーダルデータセットよりも2桁大きく,多様な生体医学的画像タイプにまたがる新しいデータセットであるpmc-15mを提案する。
PMC-15Mは440万の科学論文から収集された1500万のバイオメディカル画像テキストを含んでいる。
PMC-15Mに基づいて,生物医学的視覚言語処理に適したドメイン固有適応を備えた多モード基盤モデルであるBiomedCLIPを事前訓練した。
検索から分類,視覚質問応答 (VQA) まで, 標準的なバイオメディカルイメージングタスクに関する広範な実験とアブレーション研究を行った。
BiomedCLIPは、幅広い標準データセットで新しい最先端の成果を達成し、以前のアプローチよりも大幅に向上した。
興味深いことに、バイオメディカルイメージの多様なタイプを大規模に事前訓練することで、バイオメディカルCLIPはRSNA肺炎検出などの放射線学固有のタスクにおいて、バイオビロードのような最先端の放射線学固有のモデルよりも優れている。
まとめると、BiomedCLIPは完全にオープンアクセス基盤モデルであり、様々なバイオメディカルタスクにおける最先端のパフォーマンスを実現し、変換型マルチモーダルバイオメディカル発見と応用の道を開く。
われわれのモデルをhttps://aka.ms/biomedclipでリリースし、マルチモーダルバイオメディカルAIの今後の研究を促進する。
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