論文の概要: LLM-driven Multimodal Target Volume Contouring in Radiation Oncology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01908v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 15:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:17:39.175841
• Title: LLM-driven Multimodal Target Volume Contouring in Radiation Oncology
• Title（参考訳）: 放射線オンコロジーにおけるLLM駆動マルチモーダルターゲットボリューム構成
• Authors: Yujin Oh, Sangjoon Park, Hwa Kyung Byun, Jin Sung Kim, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト情報と画像の統合を容易にする。 LLM駆動型マルチモーダルAIを,放射線治療における目標音量調整の課題に適用する。 提案モデルでは,従来の視覚のみのAIモデルと比較して,性能が著しく向上していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.20049911531224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Target volume contouring for radiation therapy is considered significantly more challenging than the normal organ segmentation tasks as it necessitates the utilization of both image and text-based clinical information. Inspired by the recent advancement of large language models (LLMs) that can facilitate the integration of the textural information and images, here we present a novel LLM-driven multi-modal AI that utilizes the clinical text information and is applicable to the challenging task of target volume contouring for radiation therapy, and validate it within the context of breast cancer radiation therapy target volume contouring. Using external validation and data-insufficient environments, which attributes highly conducive to real-world applications, we demonstrate that the proposed model exhibits markedly improved performance compared to conventional vision-only AI models, particularly exhibiting robust generalization performance and data-efficiency. To our best knowledge, this is the first LLM-driven multimodal AI model that integrates the clinical text information into target volume delineation for radiation oncology.
• Abstract（参考訳）: 放射線治療のためのターゲットボリュームは,画像とテキストに基づく臨床情報の両方を活用する必要があるため,通常の臓器分割作業よりもかなり困難であると考えられる。 テキスト情報と画像の統合を容易にする大規模言語モデル(LLMs)の最近の進歩に触発されて,臨床テキスト情報を活用し,放射線治療のための目標音量コンチューリングの課題に適応し,乳がん放射線治療対象音量コントゥーリングの文脈で検証できる,新たなLLM駆動型マルチモーダルAIを提案する。 実世界の応用に非常に寄与する外部検証とデータ不足環境を用いて、提案モデルが従来の視覚のみのAIモデルと比較して著しく改善された性能を示し、特に堅牢な一般化性能とデータ効率を示すことを示した。 我々の知る限り、これはLSM駆動型マルチモーダルAIモデルとしては初めてのものであり、臨床テキスト情報を放射線腫瘍学のターゲットボリュームデライン化に統合する。

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