論文の概要: On Large Visual Language Models for Medical Imaging Analysis: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14162v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 23:01:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:02:53.356580
• Title: On Large Visual Language Models for Medical Imaging Analysis: An Empirical Study
• Title（参考訳）: 医用画像解析のための大規模視覚言語モデルに関する実証的研究
• Authors: Minh-Hao Van, Prateek Verma, Xintao Wu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において注目されている。 LLaVA、Flamingo、CLIPといったビジュアル言語モデル(VLM)は、様々な視覚言語タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.972931873011914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have taken the spotlight in natural language processing. Further, integrating LLMs with vision enables the users to explore emergent abilities with multimodal data. Visual language models (VLMs), such as LLaVA, Flamingo, or CLIP, have demonstrated impressive performance on various visio-linguistic tasks. Consequently, there are enormous applications of large models that could be potentially used in the biomedical imaging field. Along that direction, there is a lack of related work to show the ability of large models to diagnose the diseases. In this work, we study the zero-shot and few-shot robustness of VLMs on the medical imaging analysis tasks. Our comprehensive experiments demonstrate the effectiveness of VLMs in analyzing biomedical images such as brain MRIs, microscopic images of blood cells, and chest X-rays.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) が自然言語処理において注目されている。 さらに、LLMを視覚と統合することで、ユーザはマルチモーダルデータで創発的能力を調べることができる。 LLaVA、Flamingo、CLIPといったビジュアル言語モデル(VLM)は、様々な視覚言語タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 結果として、バイオメディカルイメージングの分野で潜在的に使用できる大きなモデルの膨大な応用がある。 その方向では、病気を診断する大規模モデルの能力を示すための、関連する作業が欠如している。 本研究では,医用画像解析タスクにおけるVLMのゼロショットと少数ショットの堅牢性について検討する。 脳MRI, 細胞顕微鏡画像, 胸部X線などの生体画像解析におけるVLMの有用性を総合的に検証した。

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