論文の概要: Quilt-LLaVA: Visual Instruction Tuning by Extracting Localized Narratives from Open-Source Histopathology Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04746v2
- Date: Tue, 9 Apr 2024 21:48:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 19:06:08.344298
- Title: Quilt-LLaVA: Visual Instruction Tuning by Extracting Localized Narratives from Open-Source Histopathology Videos
- Title（参考訳）: Quilt-LLaVA: オープンソースの病理ビデオから局所的物語を抽出した視覚的指導チューニング
- Authors: Mehmet Saygin Seyfioglu, Wisdom O. Ikezogwo, Fatemeh Ghezloo, Ranjay Krishna, Linda Shapiro,
- Abstract要約: そこで本研究では,病理組織特異的な命令問合せ/問合せの大規模データセットであるQuilt-Instructを紹介した。
Quilt-Instructを使ってQult-LLaVAをトレーニングします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.913023311613884
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diagnosis in histopathology requires a global whole slide images (WSIs) analysis, requiring pathologists to compound evidence from different WSI patches. The gigapixel scale of WSIs poses a challenge for histopathology multi-modal models. Training multi-model models for histopathology requires instruction tuning datasets, which currently contain information for individual image patches, without a spatial grounding of the concepts within each patch and without a wider view of the WSI. Therefore, they lack sufficient diagnostic capacity for histopathology. To bridge this gap, we introduce Quilt-Instruct, a large-scale dataset of 107,131 histopathology-specific instruction question/answer pairs, grounded within diagnostically relevant image patches that make up the WSI. Our dataset is collected by leveraging educational histopathology videos from YouTube, which provides spatial localization of narrations by automatically extracting the narrators' cursor positions. Quilt-Instruct supports contextual reasoning by extracting diagnosis and supporting facts from the entire WSI. Using Quilt-Instruct, we train Quilt-LLaVA, which can reason beyond the given single image patch, enabling diagnostic reasoning across patches. To evaluate Quilt-LLaVA, we propose a comprehensive evaluation dataset created from 985 images and 1283 human-generated question-answers. We also thoroughly evaluate Quilt-LLaVA using public histopathology datasets, where Quilt-LLaVA significantly outperforms SOTA by over 10% on relative GPT-4 score and 4% and 9% on open and closed set VQA. Our code, data, and model are publicly accessible at quilt-llava.github.io.
- Abstract（参考訳）: 病理組織学における診断には大域的な全スライド画像(WSI)解析が必要であり、病理学者は様々なWSIパッチから証拠を合成する必要がある。
WSIsのギガピクセルスケールは、病理組織学的マルチモーダルモデルに挑戦する。
病理組織学のためのマルチモデルモデルのトレーニングには、現在個々のイメージパッチに関する情報を含む命令チューニングデータセットが必要であり、各パッチ内の概念の空間的基盤を必要とせず、WSIの広い視野も必要としない。
そのため、病理組織学に十分な診断能力が欠如している。
このギャップを埋めるために、WSIを構成する診断関連画像パッチの中に、107,131の病理組織特異的な命令質問/回答ペアからなる大規模なデータセットであるQuilt-Instructを導入する。
ナレーターの位置を自動的に抽出することで,ナレーションの空間的局所化を可能にする。
Quilt-Instructは、WSI全体から診断と事実を抽出し、コンテキスト推論をサポートする。
Quilt-Instructを使ってQult-LLaVAをトレーニングします。
Quilt-LLaVAを評価するために,985の画像と1283人の質問回答から作成した包括的評価データセットを提案する。
また,公共の病理組織学的データセットを用いてQuilt-LLaVAを徹底的に評価し,相対的なGPT-4スコアではQuilt-LLaVAが10%以上,開集合VQAでは4%,クローズド集合VQAでは9%以上,SOTAを有意に上回った。
私たちのコード、データ、モデルはquilt-llava.github.ioで公開されています。
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