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。

関連論文リスト

• Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
  大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。 本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z)
• MoRE: Multi-Modal Contrastive Pre-training with Transformers on X-Rays, ECGs, and Diagnostic Report [4.340464264725625]
  我々は,X線,心電図(ECG),放射線学・心臓医学報告を相乗的に組み合わせた,新しいマルチモーダルコントラスト事前学習フレームワークを提案する。 我々はLoRA-Peftを用いて、LLMにおけるトレーニング可能なパラメータを著しく削減し、視覚変換器(ViT)に最近の線形アテンション降下戦略を取り入れ、よりスムーズなアテンションを実現する。 我々の知る限り、我々はX線、心電図、放射線学・医学レポートをこの手法と組み合わせた統合モデルを提案している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:42:41Z)
• FEDKIM: Adaptive Federated Knowledge Injection into Medical Foundation Models [54.09244105445476]
  本研究は,フェデレート・ラーニング・フレームワーク内で医療基盤モデルを拡張するための新しい知識注入手法であるFedKIMを紹介する。 FedKIMは軽量なローカルモデルを活用して、プライベートデータから医療知識を抽出し、この知識を集中基盤モデルに統合する。 7つのモードで12タスクを対象に実験を行い,FedKIMの有効性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T15:42:29Z)
• CliBench: A Multifaceted and Multigranular Evaluation of Large Language Models for Clinical Decision Making [16.310913127940857]
  我々はMIMIC IVデータセットから開発された新しいベンチマークであるCliBenchを紹介する。 このベンチマークは、臨床診断におけるLSMの能力を包括的かつ現実的に評価する。 臨床診断の熟練度を評価するため,先進LSMのゼロショット評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T11:10:17Z)
• Med-MoE: Mixture of Domain-Specific Experts for Lightweight Medical Vision-Language Models [17.643421997037514]
  差別的, 生成的両マルチモーダル医療課題に対処する新しい枠組みを提案する。 Med-MoEの学習は、マルチモーダル医療アライメント、命令チューニングとルーティング、ドメイン固有のMoEチューニングの3つのステップで構成されている。 我々のモデルは最先端のベースラインに匹敵する性能を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T02:35:17Z)
• REALM: RAG-Driven Enhancement of Multimodal Electronic Health Records Analysis via Large Language Models [19.62552013839689]
  既存のモデルは、しばしば臨床上の課題に医学的文脈を欠いているため、外部知識の組み入れが促される。 本稿では、マルチモーダルEHR表現を強化するためのRAG(Retrieval-Augmented Generation)駆動フレームワークREALMを提案する。 MIMIC-III 死亡率と可読化タスクに関する実験は,ベースラインよりもREALM フレームワークの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T18:27:28Z)
• XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
  マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:28:04Z)
• LLM-driven Multimodal Target Volume Contouring in Radiation Oncology [46.23891509553877]
  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,すなわちLLMSegを提案する。 提案モデルでは,従来のユニモーダルAIモデルと比較して,性能が著しく向上していることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:38:42Z)
• When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications [57.342772288710044]
  我々はMOELoRAと呼ばれるマルチタスク医療応用のためのパラメータ効率の良い微調整フレームワークを提案する。 MOEとLoRAを統一するために、トレーニング可能なパラメータとして複数の専門家を考案し、トレーニング可能なパラメータの小さなサイズを保持するために、各専門家は2つの低ランク行列から構成される。 マルチタスク医療データセットを用いて実験を行い、MOELoRAが既存のパラメータを効率よく微調整する手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T17:18:09Z)

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。