論文の概要: Unlocking the Power of Spatial and Temporal Information in Medical Multimodal Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19654v1
• Date: Thu, 30 May 2024 03:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:26:21.606136
• Title: Unlocking the Power of Spatial and Temporal Information in Medical Multimodal Pre-training
• Title（参考訳）: 医療用マルチモーダルプレトレーニングにおける空間情報と時間情報のアンロック
• Authors: Jinxia Yang, Bing Su, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 我々は,空間的・時間的微粒なモデリングのためのMed-STフレームワークを提案する。 空間モデリングでは、Med-STはMixture of View Expert (MoVE)アーキテクチャを使用して、正面と横の両方のビューから異なる視覚的特徴を統合する。 時間的モデリングのために,フォワードマッピング分類 (FMC) とリバースマッピング回帰 (RMR) による新たな双方向サイクル整合性目標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.2891802841936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical vision-language pre-training methods mainly leverage the correspondence between paired medical images and radiological reports. Although multi-view spatial images and temporal sequences of image-report pairs are available in off-the-shelf multi-modal medical datasets, most existing methods have not thoroughly tapped into such extensive supervision signals. In this paper, we introduce the Med-ST framework for fine-grained spatial and temporal modeling to exploit information from multiple spatial views of chest radiographs and temporal historical records. For spatial modeling, Med-ST employs the Mixture of View Expert (MoVE) architecture to integrate different visual features from both frontal and lateral views. To achieve a more comprehensive alignment, Med-ST not only establishes the global alignment between whole images and texts but also introduces modality-weighted local alignment between text tokens and spatial regions of images. For temporal modeling, we propose a novel cross-modal bidirectional cycle consistency objective by forward mapping classification (FMC) and reverse mapping regression (RMR). By perceiving temporal information from simple to complex, Med-ST can learn temporal semantics. Experimental results across four distinct tasks demonstrate the effectiveness of Med-ST, especially in temporal classification tasks. Our code and model are available at https://github.com/SVT-Yang/MedST.
• Abstract（参考訳）: 医用視覚言語による事前訓練法は, 主に, 医用画像と放射線学的報告の対応を利用する。 市販のマルチモーダル医療データセットでは,多視点空間画像と画像報告ペアの時間的シーケンスが利用できるが,既存の手法の多くは,このような広範囲な監視信号に完全には適用されていない。 本稿では,胸部X線写真と時間的歴史的記録の複数の空間的視点から情報を利用するための,微細な空間的・時間的モデリングのためのMed-STフレームワークを提案する。 空間モデリングでは、Med-STはMixture of View Expert (MoVE)アーキテクチャを使用して、正面と横の両方のビューから異なる視覚的特徴を統合する。 より包括的なアライメントを実現するため、Med-STは画像全体とテキスト間のグローバルアライメントを確立するだけでなく、テキストトークンと画像空間領域間のモダリティ重み付き局所アライメントを導入する。 時間的モデリングのために,フォワードマッピング分類 (FMC) とリバースマッピング回帰 (RMR) による新たな双方向サイクル整合性目標を提案する。 時間的情報を単純から複雑に知覚することで、Med-STは時間的意味論を学ぶことができる。 4つの異なるタスクにまたがる実験結果は、特に時間的分類タスクにおいて、Med-STの有効性を示す。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/SVT-Yang/MedST.comで公開されています。

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