論文の概要: CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07353v4
• Date: Tue, 21 May 2024 15:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 18:51:19.420296
• Title: CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 医用画像におけるCLIP : 包括的調査
• Authors: Zihao Zhao, Yuxiao Liu, Han Wu, Yonghao Li, Sheng Wang, Lin Teng, Disheng Liu, Zhiming Cui, Qian Wang, Dinggang Shen,
• Abstract要約: コントラスト言語-画像事前学習は、視覚モデルにテキスト管理を導入することに成功している。 様々なタスクにおいて有望な結果を示しており、その一般化可能性と解釈可能性に起因している。 CLIPの使用は、最近医療画像領域への関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.622013236103555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), a simple yet effective pre-training paradigm, successfully introduces text supervision to vision models. It has shown promising results across various tasks, attributable to its generalizability and interpretability. The use of CLIP has recently gained increasing interest in the medical imaging domain, serving both as a pre-training paradigm for aligning medical vision and language, and as a critical component in diverse clinical tasks. With the aim of facilitating a deeper understanding of this promising direction, this survey offers an in-depth exploration of the CLIP paradigm within the domain of medical imaging, regarding both refined CLIP pre-training and CLIP-driven applications. In this study, We (1) start with a brief introduction to the fundamentals of CLIP methodology. (2) Then, we investigate the adaptation of CLIP pre-training in the medical domain, focusing on how to optimize CLIP given characteristics of medical images and reports. (3) Furthermore, we explore the practical utilization of CLIP pre-trained models in various tasks, including classification, dense prediction, and cross-modal tasks. (4) Finally, we discuss existing limitations of CLIP in the context of medical imaging and propose forward-looking directions to address the demands of medical imaging domain. We expect that this comprehensive survey will provide researchers in the field of medical image analysis with a holistic understanding of the CLIP paradigm and its potential implications. The project page can be found on https://github.com/zhaozh10/Awesome-CLIP-in-Medical-Imaging.
• Abstract（参考訳）: Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は、シンプルだが効果的な事前学習パラダイムであり、視覚モデルにテキスト管理を導入することに成功した。 様々なタスクにおいて有望な結果を示しており、その一般化可能性と解釈可能性に起因している。 CLIPの使用は最近、医療画像領域への関心が高まり、医療ビジョンと言語を調整するための事前訓練パラダイムとして機能し、多様な臨床タスクにおいて重要な要素となっている。 この将来性のある方向性をより深く理解することを目的として、この調査は、CLIP事前トレーニングとCLIP駆動アプリケーションの両方に関して、医療画像領域におけるCLIPパラダイムの詳細な調査を提供する。 本研究は,まずCLIP方法論の基礎を概説することから始める。 2) 医療領域におけるCLIP事前訓練の適応について検討し, 医用画像の特徴と報告のCLIPの最適化方法について検討した。 さらに,CLIP事前学習モデルの,分類,密集予測,クロスモーダルタスクなど,様々なタスクにおける実用的活用について検討する。 (4) 医用画像領域におけるCLIPの既存の限界について考察し, 医用画像領域の要求に対処するための先進的な方向性を提案する。 この包括的調査は、CLIPパラダイムの全体的理解と、その潜在的な影響を、医学画像分析の分野の研究者に提供することを期待する。 プロジェクトのページはhttps://github.com/zhaozh10/Awesome-CLIP-in-Medical-Imagingにある。

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