論文の概要: Local Contrastive Learning for Medical Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14153v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 17:04:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 13:34:20.217408
• Title: Local Contrastive Learning for Medical Image Recognition
• Title（参考訳）: 医用画像認識のための局所コントラスト学習
• Authors: S. A. Rizvi, R. Tang, X. Jiang, X. Ma, X. Hu
• Abstract要約: Local Region Contrastive Learning(LRCLR)は、画像領域の選択と相互モダリティの相互作用のためのレイヤを追加するフレキシブルな微調整フレームワークである。 胸部X線検査の結果から,LRCLRは重要な局所画像領域を同定し,放射線学的テキストに対して有意義な解釈を提供する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of Deep Learning (DL)-based methods for radiographic image analysis has created a great demand for expert-labeled radiology data. Recent self-supervised frameworks have alleviated the need for expert labeling by obtaining supervision from associated radiology reports. These frameworks, however, struggle to distinguish the subtle differences between different pathologies in medical images. Additionally, many of them do not provide interpretation between image regions and text, making it difficult for radiologists to assess model predictions. In this work, we propose Local Region Contrastive Learning (LRCLR), a flexible fine-tuning framework that adds layers for significant image region selection as well as cross-modality interaction. Our results on an external validation set of chest x-rays suggest that LRCLR identifies significant local image regions and provides meaningful interpretation against radiology text while improving zero-shot performance on several chest x-ray medical findings.
• Abstract（参考訳）: 放射線画像解析におけるDeep Learning (DL) を用いた手法の普及は,専門家による放射線学データに対する大きな需要を生み出している。 最近の自己監督型フレームワークは、関連する放射線学レポートから専門家のラベル付けの必要性を軽減している。 しかし、これらのフレームワークは、医学画像の異なる病理の微妙な違いを区別するのに苦労している。 さらに、それらの多くは画像領域とテキストの解釈を提供しておらず、放射線科医がモデル予測を評価するのが困難である。 本研究では,画像領域選択のためのレイヤの追加と相互モダリティの相互作用を目的とした,フレキシブルな微調整フレームワークであるLRCLRを提案する。 胸部x線検査の結果から,lrclrは重要な局所画像領域を同定し,胸部x線医学的所見のゼロショット性能を改善しつつ,放射線学的テキストに対して有意義な解釈を行っていることが示唆された。

関連論文リスト

• Decoding Radiologists' Intentions: A Novel System for Accurate Region Identification in Chest X-ray Image Analysis [2.207061125661163]
  胸部X線(CXR)画像解析では、放射線技師は様々な領域を慎重に観察し、レポートにその観察を記録している。 CXR診断における誤りの頻度、特に経験の浅い放射線科医や病院の住民は、放射線科医の意図とそれに伴う関心領域を理解することの重要性を強調している。 本報告では, 放射線技師がCXR画像に対する関心領域について, 主観的意図を識別するシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:18:26Z)
• VALD-MD: Visual Attribution via Latent Diffusion for Medical Diagnostics [0.0]
  医用画像における視覚的属性は、医用画像の診断関連成分を明確にすることを目指している。 本稿では、潜在拡散モデルとドメイン固有大言語モデルを組み合わせた新しい生成的視覚属性手法を提案する。 結果として生じるシステムは、ゼロショット局所化疾患誘導を含む様々な潜在能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T19:51:49Z)
• Radiology Report Generation Using Transformers Conditioned with Non-imaging Data [55.17268696112258]
  本稿では,胸部X線画像と関連する患者の人口統計情報を統合したマルチモーダルトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案ネットワークは、畳み込みニューラルネットワークを用いて、CXRから視覚的特徴を抽出し、その視覚的特徴と患者の人口統計情報のセマンティックテキスト埋め込みを組み合わせたトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:52:26Z)
• Beyond Images: An Integrative Multi-modal Approach to Chest X-Ray Report Generation [47.250147322130545]
  画像からテキストまでの放射線学レポート生成は,医療画像の発見を記述した放射線学レポートを自動生成することを目的としている。 既存の方法の多くは画像データのみに焦点をあてており、他の患者情報は放射線科医に公開されていない。 胸部X線レポートを生成するための多モードディープニューラルネットワークフレームワークを,非構造的臨床ノートとともにバイタルサインや症状などの構造化された患者データを統合することで提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:37:53Z)
• Generation of Radiology Findings in Chest X-Ray by Leveraging Collaborative Knowledge [6.792487817626456]
  医学的イメージを解釈する認知的タスクは、放射線学のワークフローにおいて最も重要であり、しばしば時間を要するステップである。 この研究は、ほとんどの時間をFindingsの執筆またはナレーションに費やしている放射線学者の作業量を削減することに焦点を当てている。 単段階画像キャプションタスクとして放射線学レポートを生成する過去の研究とは異なり、CXR画像の解釈の複雑さを考慮に入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T00:51:28Z)
• Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers [57.308920993032274]
  我々は、Show-Attend-Tell と GPT-3 という2つの言語モデルを組み合わせて、包括的で記述的な放射線学記録を生成する。 提案モデルは、Open-I、MIMIC-CXR、汎用MS-COCOの2つの医療データセットで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T10:27:10Z)
• Radiomics-Guided Global-Local Transformer for Weakly Supervised Pathology Localization in Chest X-Rays [65.88435151891369]
  Radiomics-Guided Transformer (RGT)は、テキストトグロバル画像情報と、テキストトグロバル情報とを融合する。 RGTは、画像トランスフォーマーブランチ、放射能トランスフォーマーブランチ、および画像と放射線情報を集約する融合層から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T06:32:56Z)
• Generative Residual Attention Network for Disease Detection [51.60842580044539]
  本稿では, 条件付き生成逆学習を用いたX線疾患発生のための新しいアプローチを提案する。 我々は,患者の身元を保存しながら,対象領域に対応する放射線画像を生成する。 次に、ターゲット領域で生成されたX線画像を用いてトレーニングを増強し、検出性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T14:15:57Z)
• Cross-Modal Contrastive Learning for Abnormality Classification and Localization in Chest X-rays with Radiomics using a Feedback Loop [63.81818077092879]
  医療画像のためのエンドツーエンドのセミスーパーバイスドクロスモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。 まず、胸部X線を分類し、画像特徴を生成するために画像エンコーダを適用する。 放射能の特徴は別の専用エンコーダを通過し、同じ胸部x線から生成された画像の特徴の正のサンプルとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T09:16:29Z)
• Cross Chest Graph for Disease Diagnosis with Structural Relational Reasoning [2.7148274921314615]
  X線画像のコンピュータ診断において位置病変は重要である。 一般に弱教師付き手法はX線像の特性を考慮できなかった。 自動病変検出の性能を向上させるCross-chest Graph (CCG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-22T08:24:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。