論文の概要: Vision-Language Models for Medical Report Generation and Visual Question Answering: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02469v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 20:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 16:57:06.100991
• Title: Vision-Language Models for Medical Report Generation and Visual Question Answering: A Review
• Title（参考訳）: 医療レポート作成と視覚的質問応答のための視覚言語モデル--レビュー
• Authors: Iryna Hartsock and Ghulam Rasool
• Abstract要約: 医療ビジョン言語モデル(VLM)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせて医療データを分析する。 本稿では,医療報告生成と視覚的質問応答のためのモデル開発における最近の進歩についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical vision-language models (VLMs) combine computer vision and natural language processing to analyze visual and textual medical data. Our paper reviews recent advancements in developing VLMs specialized for healthcare, focusing on models designed for medical report generation and visual question answering. We provide background on natural language processing and computer vision, explaining how techniques from both fields are integrated into VLMs to enable learning from multimodal data. Key areas we address include the exploration of medical vision-language datasets, in-depth analyses of architectures and pre-training strategies employed in recent noteworthy medical VLMs, and comprehensive discussion on evaluation metrics for assessing VLMs' performance in medical report generation and visual question answering. We also highlight current challenges and propose future directions, including enhancing clinical validity and addressing patient privacy concerns. Overall, our review summarizes recent progress in developing VLMs to harness multimodal medical data for improved healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 医療ビジョン言語モデル(VLM)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせて、視覚およびテキスト医療データを解析する。 本稿では,医療用VLMの開発における最近の進歩を概観し,医療報告生成と視覚的質問応答のためのモデルに焦点をあてる。 自然言語処理とコンピュータビジョンの背景として,両分野のテクニックをVLMに統合し,マルチモーダルデータから学習する方法について解説する。 私たちが取り組んだ主な分野は、医療ビジョン言語データセットの探索、近年注目されている医療VLMにおけるアーキテクチャの詳細な分析と事前学習戦略、医療レポート生成および視覚質問応答におけるVLMのパフォーマンスを評価するための評価指標に関する包括的な議論である。 また,現在の課題を浮き彫りにして,臨床的妥当性の向上や患者のプライバシー問題への対処など,今後の方向性を提案する。 総じて,マルチモーダル医療データを活用した医療アプリケーション開発における最近の進歩を概説する。

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