論文の概要: MISS: A Generative Pretraining and Finetuning Approach for Med-VQA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05163v3
- Date: Wed, 19 Jun 2024 11:14:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 05:48:32.027276
- Title: MISS: A Generative Pretraining and Finetuning Approach for Med-VQA
- Title（参考訳）: MISS:Med-VQAのためのジェネレーティブプレトレーニングとファインタニングアプローチ
- Authors: Jiawei Chen, Dingkang Yang, Yue Jiang, Yuxuan Lei, Lihua Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,医療用VQAタスクのためのMultI-task Self-Supervised Learning based framework (MISS)を提案する。
我々は,テキストエンコーダとマルチモーダルエンコーダを統一し,マルチタスク学習を通じて画像テキスト機能を調整する。
提案手法は,より少ないマルチモーダルデータセットで優れた結果を得るとともに,生成VQAモデルの利点を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.978523518972533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical visual question answering (VQA) is a challenging multimodal task, where Vision-Language Pre-training (VLP) models can effectively improve the generalization performance. However, most methods in the medical field treat VQA as an answer classification task which is difficult to transfer to practical application scenarios. Additionally, due to the privacy of medical images and the expensive annotation process, large-scale medical image-text pairs datasets for pretraining are severely lacking. In this paper, we propose a large-scale MultI-task Self-Supervised learning based framework (MISS) for medical VQA tasks. Unlike existing methods, we treat medical VQA as a generative task. We unify the text encoder and multimodal encoder and align image-text features through multi-task learning. Furthermore, we propose a Transfer-and-Caption method that extends the feature space of single-modal image datasets using Large Language Models (LLMs), enabling those traditional medical vision field task data to be applied to VLP. Experiments show that our method achieves excellent results with fewer multimodal datasets and demonstrates the advantages of generative VQA models.
- Abstract（参考訳）: 医用視覚質問応答(VQA)は、ビジョンランゲージ事前学習(VLP)モデルが一般化性能を効果的に向上する、困難なマルチモーダルタスクである。
しかし,医療分野のほとんどの手法は,VQAを現実的な応用シナリオへの移行が困難である回答分類タスクとして扱う。
さらに,医用画像のプライバシや高価なアノテーション処理により,事前トレーニング用の大規模医用画像テキストペアデータセットが著しく不足している。
本稿では,医療用VQAタスクのための大規模MultI-task Self-Supervised Learning based framework(MISS)を提案する。
既存の方法とは異なり、医療用VQAを生成タスクとして扱う。
我々は,テキストエンコーダとマルチモーダルエンコーダを統一し,マルチタスク学習を通じて画像テキスト機能を調整する。
さらに,Large Language Models (LLM) を用いた単一モーダル画像データセットの特徴空間を拡張可能なTransfer-and-Caption法を提案する。
実験により,本手法はより少ないマルチモーダルデータセットで優れた結果が得られることを示すとともに,生成VQAモデルの利点を示す。
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