Fugu-MT 論文翻訳(概要): MedFLIP: Medical Vision-and-Language Self-supervised Fast Pre-Training with Masked Autoencoder

論文の概要: MedFLIP: Medical Vision-and-Language Self-supervised Fast Pre-Training with Masked Autoencoder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04626v2
Date: Fri, 31 May 2024 00:12:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 19:42:50.733057
Title: MedFLIP: Medical Vision-and-Language Self-supervised Fast Pre-Training with Masked Autoencoder
Title（参考訳）: MedFLIP:マスクオートエンコーダを用いた医用ビジョン・ランゲージ型高速事前訓練
Authors: Lei Li, Tianfang Zhang, Xinglin Zhang, Jiaqi Liu, Bingqi Ma, Yan Luo, Tao Chen,
Abstract要約: 本稿では,医療分析のための高速言語画像事前学習手法であるMedFLIPを紹介する。交差ドメインを用いたゼロショット学習のためのMAEを探索し、限られたデータから学習するモデルの能力を向上する。最後に,医療画像解析におけるゼロショット性能の向上を言語を用いて検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.830574964308962
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Within the domain of medical analysis, extensive research has explored the potential of mutual learning between Masked Autoencoders(MAEs) and multimodal data. However, the impact of MAEs on intermodality remains a key challenge. We introduce MedFLIP, a Fast Language-Image Pre-training method for Medical analysis. We explore MAEs for zero-shot learning with crossed domains, which enhances the model's ability to learn from limited data, a common scenario in medical diagnostics. We verify that masking an image does not affect inter-modal learning. Furthermore, we propose the SVD loss to enhance the representation learning for characteristics of medical images, aiming to improve classification accuracy by leveraging the structural intricacies of such data. Our theory posits that masking encourages semantic preservation, robust feature extraction, regularization, domain adaptation, and invariance learning. Lastly, we validate using language will improve the zero-shot performance for the medical image analysis. MedFLIP's scaling of the masking process marks an advancement in the field, offering a pathway to rapid and precise medical image analysis without the traditional computational bottlenecks. Through experiments and validation, MedFLIP demonstrates efficient performance improvements, helps for future research and application in medical diagnostics.
Abstract（参考訳）: 医学分析の領域内では、マスケッドオートエンコーダ(MAE)とマルチモーダルデータ間の相互学習の可能性について広範な研究がなされている。しかし、モーダリティに対するMAEsの影響は依然として重要な課題である。本稿では,医療分析のための高速言語画像事前学習手法であるMedFLIPを紹介する。医療診断における一般的なシナリオである、限られたデータから学習するモデルの能力を高めるため、クロスドメインを用いたゼロショット学習のためのMAEを探索する。画像のマスキングがモーダル間学習に影響を与えないことを検証する。さらに,医用画像の特徴の表現学習を強化するためのSVD損失を提案し,そのようなデータの構造的複雑さを活用して分類精度を向上させることを目的とした。我々の理論は、マスキングが意味保存、頑健な特徴抽出、正規化、ドメイン適応、不変学習を促進することを示唆している。最後に,医療画像解析におけるゼロショット性能の向上を言語を用いて検証する。 MedFLIPのマスキングプロセスのスケーリングは、従来の計算ボトルネックを伴わずに、迅速かつ正確な医用画像解析のための経路を提供する、この分野の進歩を示している。実験と検証を通じて、MedFLIPは効率的なパフォーマンス向上を示し、将来の医学診断研究と応用に役立つ。

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