論文の概要: SERPENT-VLM : Self-Refining Radiology Report Generation Using Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17912v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 13:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:41:58.349833
• Title: SERPENT-VLM : Self-Refining Radiology Report Generation Using Vision Language Models
• Title（参考訳）: SERPENT-VLM : 視覚言語モデルを用いた自己精製ラジオロジーレポート作成
• Authors: Manav Nitin Kapadnis, Sohan Patnaik, Abhilash Nandy, Sourjyadip Ray, Pawan Goyal, Debdoot Sheet,
• Abstract要約: 放射線学報告生成(R2Gen)は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)が正確で一貫性のある放射線学レポートの作成をいかに自動化できるかを示す。 既存の方法は、しばしば画像内容を正確に反映しないテキストベースのレポートで詳細を幻覚させる。 本稿では,自己修復機構をMLLMフレームワークに統合することにより,R2Genタスクを改善する新しい戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.390882250428305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiology Report Generation (R2Gen) demonstrates how Multi-modal Large Language Models (MLLMs) can automate the creation of accurate and coherent radiological reports. Existing methods often hallucinate details in text-based reports that don't accurately reflect the image content. To mitigate this, we introduce a novel strategy, SERPENT-VLM (SElf Refining Radiology RePort GENeraTion using Vision Language Models), which improves the R2Gen task by integrating a self-refining mechanism into the MLLM framework. We employ a unique self-supervised loss that leverages similarity between pooled image representations and the contextual representations of the generated radiological text, alongside the standard Causal Language Modeling objective, to refine image-text representations. This allows the model to scrutinize and align the generated text through dynamic interaction between a given image and the generated text, therefore reducing hallucination and continuously enhancing nuanced report generation. SERPENT-VLM outperforms existing baselines such as LLaVA-Med, BiomedGPT, etc., achieving SoTA performance on the IU X-ray and Radiology Objects in COntext (ROCO) datasets, and also proves to be robust against noisy images. A qualitative case study emphasizes the significant advancements towards more sophisticated MLLM frameworks for R2Gen, opening paths for further research into self-supervised refinement in the medical imaging domain.
• Abstract（参考訳）: 放射線学報告生成(R2Gen)は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)が正確で一貫性のある放射線学レポートの作成をいかに自動化できるかを示す。 既存の方法は、しばしば画像内容を正確に反映しないテキストベースのレポートで詳細を幻覚させる。 MLLMフレームワークに自己精製機構を統合することで、R2Genタスクを改善する新しい戦略であるSERPENT-VLM(Self Refining Radiology RePort GENeraTion using Vision Language Models)を導入する。 我々は、プール画像表現と生成した無線テキストの文脈表現との類似性を利用して、画像テキスト表現を洗練させるために、標準的な因果言語モデリングの目的と並行して独自の自己教師付きロスを用いる。 これにより、与えられた画像と生成されたテキスト間の動的相互作用を通じて生成されたテキストを精査・調整し、幻覚を低減し、ニュアンスレポート生成を継続的に強化することができる。 SERPENT-VLMは、LLaVA-Med、BiomedGPTなどの既存のベースラインを上回り、IU X線およびROCO(英語版)データセットでのSoTAパフォーマンスを達成するとともに、ノイズの多い画像に対して堅牢であることを示す。 質的なケーススタディでは、R2Genのより洗練されたMLLMフレームワークへの大きな進歩が強調され、医療画像領域における自己監督的改善のさらなる研究の道が開かれた。

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