Fugu-MT 論文翻訳(概要): RadCLIP: Enhancing Radiologic Image Analysis through Contrastive Language-Image Pre-training

論文の概要: RadCLIP: Enhancing Radiologic Image Analysis through Contrastive Language-Image Pre-training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09948v1
Date: Fri, 15 Mar 2024 01:18:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 20:46:21.402473
Title: RadCLIP: Enhancing Radiologic Image Analysis through Contrastive Language-Image Pre-training
Title（参考訳）: RadCLIP: コントラスト言語による事前学習による放射線画像解析の強化
Authors: Zhixiu Lu, Hailong Li, Lili He,
Abstract要約: RadCLIPは、X線画像解析を洗練させるために、コントラスト言語-画像事前学習を利用するクロスモーダル基礎モデルである。評価の結果,RadCLIPは放射線画像と対応するテキストアノテーションを効果的に一致させることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16385815610837165
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) with radiology has marked a transformative era in medical diagnostics. Vision foundation models have been adopted to enhance radiologic imaging analysis. However, the distinct complexities of radiological imaging, including the interpretation of 2D and 3D radiological data, pose unique challenges that existing models, trained on general non-medical images, fail to address adequately. To bridge this gap and capitalize on the diagnostic precision required in medical imaging, we introduce RadCLIP: a pioneering cross-modal foundational model that harnesses Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) to refine radiologic image analysis. RadCLIP incorporates a novel 3D slice pooling mechanism tailored for volumetric image analysis and is trained using a comprehensive and diverse dataset of radiologic image-text pairs. Our evaluations demonstrate that RadCLIP effectively aligns radiological images with their corresponding textual annotations, and in the meantime, offers a robust vision backbone for radiologic imagery with significant promise.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と放射線学の統合は、医学診断における転換期を象徴している。放射線画像解析を強化するために、視覚基盤モデルが採用されている。しかし、2Dおよび3Dの放射線学的データの解釈を含む放射線画像の複雑さは、一般的な非医学的画像に基づいて訓練された既存のモデルが適切に対処できないという固有の課題を生じさせる。このギャップを埋め、医用画像診断に必要な診断精度を活かすため、X線画像解析を洗練させるためにContrastive Language- Image Pre-Training(CLIP)を利用する先駆的なクロスモーダル基盤モデルであるRadCLIPを紹介した。 RadCLIPには、ボリューム画像解析に適した新しい3Dスライスプーリング機構が組み込まれており、無線画像テキストペアの包括的で多様なデータセットを使用して訓練されている。評価の結果,RadCLIPは,放射線画像と対応するテキストアノテーションを効果的に整合させ,その一方で,ラジオグラフィ画像の堅牢なバックボーンを有望に提供できることが示唆された。

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