論文の概要: MedVisionLlama: Leveraging Pre-Trained Large Language Model Layers to Enhance Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02458v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 14:19:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 03:11:05.534237
- Title: MedVisionLlama: Leveraging Pre-Trained Large Language Model Layers to Enhance Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: MedVisionLlama: トレーニング済みの大規模言語モデルレイヤを活用して医療画像のセグメンテーションを促進する
- Authors: Gurucharan Marthi Krishna Kumar, Aman Chadha, Janine Mendola, Amir Shmuel,
- Abstract要約: 本研究では、予め訓練されたLCMトランスブロックを統合することで、医用画像セグメンテーションのためのビジョントランス(ViT)の強化について検討する。
凍結LDM変換器ブロックをViTモデルエンコーダに組み込んだ手法により,セグメント化性能が大幅に向上した。
改良されたモデルでは、平均Diceスコアが0.74から0.79に向上し、精度、精度、ジャカード指数が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), known for their versatility in textual data, are increasingly being explored for their potential to enhance medical image segmentation, a crucial task for accurate diagnostic imaging. This study explores enhancing Vision Transformers (ViTs) for medical image segmentation by integrating pre-trained LLM transformer blocks. Our approach, which incorporates a frozen LLM transformer block into the encoder of a ViT-based model, leads to substantial improvements in segmentation performance across various medical imaging modalities. We propose a Hybrid Attention Mechanism that combines global and local feature learning with a Multi-Scale Fusion Block for aggregating features across different scales. The enhanced model shows significant performance gains, including an average Dice score increase from 0.74 to 0.79 and improvements in accuracy, precision, and the Jaccard Index. These results demonstrate the effectiveness of LLM-based transformers in refining medical image segmentation, highlighting their potential to significantly boost model accuracy and robustness. The source code and our implementation are available at: https://bit.ly/3zf2CVs
- Abstract（参考訳）: テキストデータにおける汎用性で知られる大規模言語モデル (LLM) は, 正確な画像診断を行う上で重要な課題である, 医用画像のセグメンテーションを強化する可能性について, 研究が進んでいる。
本研究では、予め訓練されたLCMトランスブロックを統合することで、医用画像セグメンテーションのためのビジョントランス(ViT)の強化について検討する。
凍結LDMトランスバータブロックをViTモデルエンコーダに組み込んだアプローチにより,様々な医用画像モダリティのセグメンテーション性能が大幅に向上した。
本稿では,グローバルな特徴学習と局所的な特徴学習を組み合わせたハイブリッド注意機構を提案する。
改良されたモデルでは、平均Diceスコアが0.74から0.79に向上し、精度、精度、ジャカード指数が向上した。
これらの結果は, 医用画像分割の精細化におけるLLMトランスフォーマーの有効性を示し, モデル精度とロバスト性を大幅に向上させる可能性を強調した。
ソースコードと実装は以下の通りである。
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