論文の概要: DS@BioMed at ImageCLEFmedical Caption 2024: Enhanced Attention Mechanisms in Medical Caption Generation through Concept Detection Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00391v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 10:14:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 07:15:00.935355
- Title: DS@BioMed at ImageCLEFmedical Caption 2024: Enhanced Attention Mechanisms in Medical Caption Generation through Concept Detection Integration
- Title（参考訳）: DS@BioMed at ImageCLEFmedical Caption 2024: 概念検出統合による医療カプセル生成における注意機構の増強
- Authors: Nhi Ngoc-Yen Nguyen, Le-Huy Tu, Dieu-Phuong Nguyen, Nhat-Tan Do, Minh Triet Thai, Bao-Thien Nguyen-Tat,
- Abstract要約: 本研究では,概念検出を注意機構に組み込むことにより,医用画像キャプション生成へのアプローチを改良した。
キャプション予測タスクでは,概念統合と後処理技術によって強化されたBEiT+BioBartモデルで,検証セットで0.60589,プライベートテストセットで0.5794,9位となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Our study presents an enhanced approach to medical image caption generation by integrating concept detection into attention mechanisms. Method: This method utilizes sophisticated models to identify critical concepts within medical images, which are then refined and incorporated into the caption generation process. Results: Our concept detection task, which employed the Swin-V2 model, achieved an F1 score of 0.58944 on the validation set and 0.61998 on the private test set, securing the third position. For the caption prediction task, our BEiT+BioBart model, enhanced with concept integration and post-processing techniques, attained a BERTScore of 0.60589 on the validation set and 0.5794 on the private test set, placing ninth. Conclusion: These results underscore the efficacy of concept-aware algorithms in generating precise and contextually appropriate medical descriptions. The findings demonstrate that our approach significantly improves the quality of medical image captions, highlighting its potential to enhance medical image interpretation and documentation, thereby contributing to improved healthcare outcomes.
- Abstract（参考訳）: 目的:本研究では,概念検出を注意機構に組み込むことにより,医用画像キャプション生成へのアプローチを改良した。
方法: この手法は, 医用画像内の重要な概念を識別するために, 洗練されたモデルを用いて, キャプション生成プロセスに組み込まれる。
結果: Swin-V2モデルを用いてF1スコアが0.58944、プライベートテストが0.61998となり,第3位が確保された。
キャプション予測タスクでは,概念統合と後処理技術によって強化されたBEiT+BioBartモデルで,検証セットで0.60589,プライベートテストセットで0.5794,9位となった。
結論: これらの結果は, 正確な, 文脈的に適切な医療記述を生成する上で, 概念認識アルゴリズムの有効性を裏付けるものである。
その結果,医用画像のキャプションの質が向上し,医用画像の解釈や文書化が向上し,医療効果の向上に寄与することが示唆された。
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