論文の概要: Generalizable vision-language pre-training for annotation-free pathology localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02044v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 03:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 15:54:28.381941
• Title: Generalizable vision-language pre-training for annotation-free pathology localization
• Title（参考訳）: アノテーションのない病理像定位のための汎用視覚言語前訓練
• Authors: Hao Yang, Hong-Yu Zhou, Cheng Li, Weijian Huang, Jiarun Liu and Shanshan Wang
• Abstract要約: 視覚言語による事前学習モデルを提案する。 Free Pathology Localization (AFLOC) AFLocのコアとなる強みは、画像アノテーションのない多レベル意味構造に基づくコントラスト学習にある。 その結果、AFLOCは6つの最先端の手法を超越し、5つの病因の特定においてヒトのベンチマークを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.919478310005058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Locating pathologies automatically from medical images aids the understanding of the emergence and progression of diseases, and such an ability can significantly benefit clinical diagnostics. However, existing deep learning models heavily rely on expert annotations and lack generalization capabilities in open clinical environments. In this study, we present a generalizable vision-language pre-training model for Annotation-Free pathology Localization (AFLoc). The core strength of AFLoc lies in its image annotation-free multi-level semantic structure-based contrastive learning, which comprehensively aligns multi-granularity medical concepts from reports with abundant image features, to adapt to the diverse expressions of observed and emerging unseen pathologies. We conducted extensive experimental validation across 4 distinct external datasets, encompassing 11 types of chest pathologies, to verify its generalization ability. The results demonstrate that AFLoc surpasses 6 state-of-the-art methods and even outperforms the human benchmark in locating 5 different pathologies, underscoring its suitability for complex clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 医学画像から自動的に病理を同定することは、疾患の発生と進行を理解するのに役立ち、そのような能力は臨床診断に大いに役立つ。 しかし、既存のディープラーニングモデルは専門家のアノテーションに強く依存しており、オープン臨床環境では一般化できない。 本研究では,AFLOC ( Annotation-Free pathology Localization) のための視覚言語事前学習モデルを提案する。 AFLocのコアとなる強みは、画像アノテーションのない多段階のセマンティック構造に基づくコントラスト学習にある。 本研究は,11種類の胸部病理を含む4種類の外部データセットを対象に,その一般化能力を検証した。 その結果、AFLOCは6つの最先端の手法を超越し、5つの異なる病態の特定においてヒトのベンチマークよりも優れており、複雑な臨床環境への適応性を示している。

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