論文の概要: TM-PATHVQA:90000+ Textless Multilingual Questions for Medical Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11383v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 04:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 18:22:47.540558
• Title: TM-PATHVQA:90000+ Textless Multilingual Questions for Medical Visual Question Answering
• Title（参考訳）: TM-PATHVQA:90000以上のテキストレス多言語質問
• Authors: Tonmoy Rajkhowa, Amartya Roy Chowdhury, Sankalp Nagaonkar, Achyut Mani Tripathi,
• Abstract要約: 本研究は,テキストレス多言語病理VQAデータセットを導入することで,音声ベースのVQAシステムを実現する。 このデータセットは5,004の病理画像と70時間の音声に基づいて、98,397の多言語音声質問と回答からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In healthcare and medical diagnostics, Visual Question Answering (VQA) mayemergeasapivotal tool in scenarios where analysis of intricate medical images becomes critical for accurate diagnoses. Current text-based VQA systems limit their utility in scenarios where hands-free interaction and accessibility are crucial while performing tasks. A speech-based VQA system may provide a better means of interaction where information can be accessed while performing tasks simultaneously. To this end, this work implements a speech-based VQA system by introducing a Textless Multilingual Pathological VQA (TMPathVQA) dataset, an expansion of the PathVQA dataset, containing spoken questions in English, German & French. This dataset comprises 98,397 multilingual spoken questions and answers based on 5,004 pathological images along with 70 hours of audio. Finally, this work benchmarks and compares TMPathVQA systems implemented using various combinations of acoustic and visual features.
• Abstract（参考訳）: 医療や医療の分野では、複雑な医療画像の分析が正確な診断に重要になるシナリオにおいて、視覚的質問回答(VQA)が有用である。 現行のテキストベースのVQAシステムは、タスク実行中にハンズフリーのインタラクションとアクセシビリティが不可欠であるシナリオにおいて、その実用性を制限している。 音声ベースのVQAシステムは、タスクを同時に実行しながら情報にアクセス可能な、よりよい対話手段を提供することができる。 この目的のために、この研究は、英語、ドイツ語、フランス語の音声質問を含むPathVQAデータセットの拡張であるTextless Multilingual Pathological VQA(TMPathVQA)データセットを導入して、音声ベースのVQAシステムを実装した。 このデータセットは5,004の病理画像と70時間の音声に基づいて、98,397の多言語音声質問と回答からなる。 最後に、様々な音響的特徴と視覚的特徴の組み合わせを用いて実装されたTMPathVQAシステムをベンチマークし比較する。

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