Fugu-MT 論文翻訳(概要): Envisioning MedCLIP: A Deep Dive into Explainability for Medical Vision-Language Models

論文の概要: Envisioning MedCLIP: A Deep Dive into Explainability for Medical Vision-Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18996v1
Date: Wed, 27 Mar 2024 20:30:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-29 18:01:50.990736
Title: Envisioning MedCLIP: A Deep Dive into Explainability for Medical Vision-Language Models
Title（参考訳）: MedCLIPの構想 : 医用ビジョンランゲージモデルにおける説明可能性の深化
Authors: Anees Ur Rehman Hashmi, Dwarikanath Mahapatra, Mohammad Yaqub,
Abstract要約: 我々は、視覚言語モデルであるMedCLIPを用いて、様々な説明可能なAI手法の性能を分析し、その内部動作を復調する。我々の研究は、医療分野における最近の有名なVLMの説明可能性について、新たな視点を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.871317188671787
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Explaining Deep Learning models is becoming increasingly important in the face of daily emerging multimodal models, particularly in safety-critical domains like medical imaging. However, the lack of detailed investigations into the performance of explainability methods on these models is widening the gap between their development and safe deployment. In this work, we analyze the performance of various explainable AI methods on a vision-language model, MedCLIP, to demystify its inner workings. We also provide a simple methodology to overcome the shortcomings of these methods. Our work offers a different new perspective on the explainability of a recent well-known VLM in the medical domain and our assessment method is generalizable to other current and possible future VLMs.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの説明は、日々のマルチモーダルモデル、特に医療画像のような安全クリティカルな領域に直面して、ますます重要になりつつある。しかしながら、これらのモデルにおける説明可能性法の性能に関する詳細な調査が欠如していることは、開発と安全な配置のギャップを広げている。本研究では、視覚言語モデルであるMedCLIP上での様々な説明可能なAI手法の性能を分析し、その内部動作を復調する。また、これらの手法の欠点を克服するための簡単な手法も提供します。我々の研究は、医学領域における最近の有名なVLMの説明可能性に関する新たな視点を提供し、評価手法は、他の現在および将来可能なVLMに一般化可能である。

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