論文の概要: Pseudo-Prompt Generating in Pre-trained Vision-Language Models for Multi-Label Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06468v1
• Date: Fri, 10 May 2024 13:27:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 15:48:10.020833
• Title: Pseudo-Prompt Generating in Pre-trained Vision-Language Models for Multi-Label Medical Image Classification
• Title（参考訳）: マルチラベル医用画像分類のための事前学習型視覚言語モデルにおける擬似プロンプト
• Authors: Yaoqin Ye, Junjie Zhang, Hongwei Shi,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)におけるテキスト生成による新しいプロンプト生成手法を提案する。 提案手法はPsPG (Pseudo-Prompt Generating) と呼ばれ,マルチモーダル特徴の事前知識を活かした手法である。 RNNベースのデコーダを特徴とするPSPGは、クラス調整された埋め込みベクター、すなわち擬似プロンプトを自動生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1029532920699934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of medical image recognition is notably complicated by the presence of varied and multiple pathological indications, presenting a unique challenge in multi-label classification with unseen labels. This complexity underlines the need for computer-aided diagnosis methods employing multi-label zero-shot learning. Recent advancements in pre-trained vision-language models (VLMs) have showcased notable zero-shot classification abilities on medical images. However, these methods have limitations on leveraging extensive pre-trained knowledge from broader image datasets, and often depend on manual prompt construction by expert radiologists. By automating the process of prompt tuning, prompt learning techniques have emerged as an efficient way to adapt VLMs to downstream tasks. Yet, existing CoOp-based strategies fall short in performing class-specific prompts on unseen categories, limiting generalizability in fine-grained scenarios. To overcome these constraints, we introduce a novel prompt generation approach inspirited by text generation in natural language processing (NLP). Our method, named Pseudo-Prompt Generating (PsPG), capitalizes on the priori knowledge of multi-modal features. Featuring a RNN-based decoder, PsPG autoregressively generates class-tailored embedding vectors, i.e., pseudo-prompts. Comparative evaluations on various multi-label chest radiograph datasets affirm the superiority of our approach against leading medical vision-language and multi-label prompt learning methods. The source code is available at https://github.com/fallingnight/PsPG
• Abstract（参考訳）: 医用画像認識の課題は,多種多様な病理所見の存在によって明らかに複雑化しており,未確認ラベルを用いた多ラベル分類において特異な課題が提示されている。 この複雑さは、マルチラベルゼロショット学習を用いたコンピュータ支援診断手法の必要性を浮き彫りにする。 近年,前訓練型視覚言語モデル(VLM)の進歩は,医用画像に顕著なゼロショット分類能力を示した。 しかしながら、これらの手法は、より広い画像データセットからの広範な事前訓練された知識の活用に制限があり、しばしば専門の放射線学者による手動のプロンプト構築に依存している。 即時チューニングのプロセスを自動化することで、VLMを下流タスクに適応させる効率的な方法として、即時学習技術が登場した。 しかし、既存のCoOpベースの戦略は、未確認のカテゴリでクラス固有のプロンプトを実行するに足りず、きめ細かいシナリオでの一般化性を制限する。 これらの制約を克服するために,自然言語処理(NLP)におけるテキスト生成によって実現される新しいプロンプト生成手法を提案する。 提案手法はPsPG (Pseudo-Prompt Generating) と呼ばれ,マルチモーダル特徴の事前知識を活かした手法である。 RNNベースのデコーダを備えたPsPGは、クラス調整された埋め込みベクター、すなわち擬似プロンプトを自動生成する。 各種マルチラベル胸部X線写真データセットの比較評価により,先進的な医用ビジョン言語およびマルチラベル・プロンプト学習法に対するアプローチの優位性が確認された。 ソースコードはhttps://github.com/fallingnight/PsPGで入手できる。

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