Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-Language Models for Medical Report Generation and Visual Question Answering: A Review

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02469v2
Date: Mon, 15 Apr 2024 13:51:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 22:46:16.369291
Title: Vision-Language Models for Medical Report Generation and Visual Question Answering: A Review
Title（参考訳）: 医用レポート生成のための視覚言語モデルと視覚質問応答
Authors: Iryna Hartsock, 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(CV)と自然言語処理(NLP)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 (CV) and natural language processing (NLP) 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 (VQA). We provide background on NLP and CV, 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 VQA. 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(CV)と自然言語処理(NLP)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,医療報告生成モデルと視覚的質問応答モデル(VQA)に着目した。 NLPとCVの背景として,両フィールドのテクニックをVLMに統合してマルチモーダルデータから学習可能にする方法について述べる。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VQA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総合的な議論である。我々はまた、現在の課題を強調し、臨床の妥当性を高め、患者のプライバシー問題に対処するなど、今後の方向性を提案する。本総説では, 医療改善のためのマルチモーダル医療データを活用したVLMの開発状況について概説する。

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