論文の概要: Eye-gaze Guided Multi-modal Alignment for Medical Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12416v3
- Date: Fri, 14 Jun 2024 03:18:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 18:42:49.685966
- Title: Eye-gaze Guided Multi-modal Alignment for Medical Representation Learning
- Title（参考訳）: 医用表現学習のための視線ガイド付きマルチモーダルアライメント
- Authors: Chong Ma, Hanqi Jiang, Wenting Chen, Yiwei Li, Zihao Wu, Xiaowei Yu, Zhengliang Liu, Lei Guo, Dajiang Zhu, Tuo Zhang, Dinggang Shen, Tianming Liu, Xiang Li,
- Abstract要約: アイゲイズガイドマルチモーダルアライメント(EGMA)フレームワークは、アイゲイズデータを利用して、医用視覚的特徴とテキスト的特徴のアライメントを改善する。
我々は4つの医療データセット上で画像分類と画像テキスト検索の下流タスクを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.54680361074882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the medical multi-modal frameworks, the alignment of cross-modality features presents a significant challenge. However, existing works have learned features that are implicitly aligned from the data, without considering the explicit relationships in the medical context. This data-reliance may lead to low generalization of the learned alignment relationships. In this work, we propose the Eye-gaze Guided Multi-modal Alignment (EGMA) framework to harness eye-gaze data for better alignment of medical visual and textual features. We explore the natural auxiliary role of radiologists' eye-gaze data in aligning medical images and text, and introduce a novel approach by using eye-gaze data, collected synchronously by radiologists during diagnostic evaluations. We conduct downstream tasks of image classification and image-text retrieval on four medical datasets, where EGMA achieved state-of-the-art performance and stronger generalization across different datasets. Additionally, we explore the impact of varying amounts of eye-gaze data on model performance, highlighting the feasibility and utility of integrating this auxiliary data into multi-modal alignment framework.
- Abstract（参考訳）: 医療用マルチモーダルフレームワークでは、クロスモーダルな特徴のアライメントが大きな課題となっている。
しかし、既存の研究は、医学的文脈における明確な関係を考慮せずに、データから暗黙的に一致した特徴を学習してきた。
このデータ信頼性は、学習されたアライメント関係の低一般化につながる可能性がある。
本研究では,医用視覚とテキストのアライメントを改善するために,アイ・ゲイズ・ガイドド・マルチモーダル・アライメント(EGMA)フレームワークを提案する。
医用画像とテキストの整列における放射線医の眼球運動データの自然な補助的役割について検討し,診断評価中に放射線医が同期的に収集した眼球運動データを用いて新しいアプローチを提案する。
我々は,4つの医療データセットに対して,画像分類と画像テキスト検索の下流タスクを行い,EGMAは最先端のパフォーマンスを達成し,異なるデータセットをまたいだより強力な一般化を実現した。
さらに、様々な眼球運動データがモデル性能に与える影響について検討し、これらの補助データをマルチモーダルアライメントフレームワークに統合する可能性と有用性を強調した。
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