論文の概要: LMM-Assisted Breast Cancer Treatment Target Segmentation with Consistency Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15876v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 07:38:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:47:00.232921
• Title: LMM-Assisted Breast Cancer Treatment Target Segmentation with Consistency Embedding
• Title（参考訳）: LMMによる乳がん治療 : コンシステンシー・エンベディングによるターゲットセグメンテーション
• Authors: Kwanyoung Kim, Yujin Oh, Sangjoon Park, Hwa Kyung Byun, Jin Sung Kim, Yong Bae Kim, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 放射線腫瘍学の分野に適した多目的大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるRO-LMMを提案する。 本モデルでは, 臨床ワークフローにおける一連のタスク, 臨床報告要約, 放射線治療計画提案, 計画指導対象ボリュームセグメンテーションを網羅する。 また, クリーン入力の処理能力を保ちながら, LMMの頑健さをノイズ入力に高める, CEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.40059830266193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have profoundly influenced medical fields, by providing tools to reduce clinical workloads. However, most AI models are constrained to execute unimodal tasks, in stark contrast to the comprehensive approaches utilized by medical professionals. To address this, here we present RO-LMM, a multi-purpose large multimodal model (LMM) tailored for the field of radiation oncology. This model covers series of tasks within clinical workflow, adept at clinical report summarization, radiation treatment plan suggestion, and plan-guided target volume segmentation. In particular, to perform consecutive clinical tasks, we further present a novel Consistency Embedding Fine-Tuning (CEFTune) technique, which boosts LMM's robustness to noisy inputs while preserving the capability of handling clean inputs, and transform this concept into LMM-driven segmentation framework as Consistency Embedding Segmentation~(CESEG). Experimental results on multi-centre cohorts demonstrate our RO-LMM's promising performance for multiple clinical tasks with generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、臨床ワークロードを減らすためのツールを提供することによって、医療分野に大きな影響を与えている。 しかし、ほとんどのAIモデルは、医療専門家が利用する包括的なアプローチとは対照的に、一助的なタスクの実行に制約されている。 ここでは放射線腫瘍学の分野に適した多目的大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるRO-LMMを提案する。 本モデルでは, 臨床ワークフローにおける一連のタスク, 臨床報告要約, 放射線治療計画提案, 計画指導対象ボリュームセグメンテーションを網羅する。 特に, 連続的な臨床業務を行うために, 新規なCEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。これは, クリーン入力の処理能力を保ちながら, LMMの頑健さをノイズ入力に高め, この概念を一貫性埋め込みセグメンテーション(CESEG)としてLMM駆動セグメンテーションフレームワークに変換する。 多心性コホートを用いた実験結果から, RO-LMM が複数の臨床課題に対して有望であることを示す。

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