論文の概要: Visual Question Answering in Ophthalmology: A Progressive and Practical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16662v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 03:28:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:29:34.646294
- Title: Visual Question Answering in Ophthalmology: A Progressive and Practical Perspective
- Title（参考訳）: 眼科における視覚的質問応答 : 進歩的かつ実践的視点
- Authors: Xiaolan Chen, Ruoyu Chen, Pusheng Xu, Weiyi Zhang, Xianwen Shang, Mingguang He, Danli Shi,
- Abstract要約: VQA(Visual Question Answering)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせて、医療画像に関するクエリを理解し、応答する。
本稿では, 眼科領域におけるVQAの進歩と今後の展望について, 理論的, 実用的両面から考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.362457692154382
- License:
- Abstract: Accurate diagnosis of ophthalmic diseases relies heavily on the interpretation of multimodal ophthalmic images, a process often time-consuming and expertise-dependent. Visual Question Answering (VQA) presents a potential interdisciplinary solution by merging computer vision and natural language processing to comprehend and respond to queries about medical images. This review article explores the recent advancements and future prospects of VQA in ophthalmology from both theoretical and practical perspectives, aiming to provide eye care professionals with a deeper understanding and tools for leveraging the underlying models. Additionally, we discuss the promising trend of large language models (LLM) in enhancing various components of the VQA framework to adapt to multimodal ophthalmic tasks. Despite the promising outlook, ophthalmic VQA still faces several challenges, including the scarcity of annotated multimodal image datasets, the necessity of comprehensive and unified evaluation methods, and the obstacles to achieving effective real-world applications. This article highlights these challenges and clarifies future directions for advancing ophthalmic VQA with LLMs. The development of LLM-based ophthalmic VQA systems calls for collaborative efforts between medical professionals and AI experts to overcome existing obstacles and advance the diagnosis and care of eye diseases.
- Abstract（参考訳）: 眼科疾患の正確な診断は、しばしば時間と専門性に依存したプロセスであるマルチモーダル眼科画像の解釈に大きく依存している。
VQA(Visual Question Answering)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を融合して、医療画像に関するクエリを理解し、応答することで、潜在的な学際的ソリューションを提供する。
本稿では,眼科学におけるVQAの最近の進歩と将来展望を理論的・実践的両面から考察し,眼科医に基礎となるモデルを活用するための深い理解とツールを提供することを目的とする。
さらに,VQAフレームワークの様々なコンポーネントを拡張し,マルチモーダル眼科作業に適応する上で,大規模言語モデル(LLM)が期待できる傾向について論じる。
有望な展望にもかかわらず、眼VQAは、注釈付きマルチモーダル画像データセットの不足、包括的かつ統一的な評価方法の必要性、効果的な現実世界のアプリケーションを実現するための障害など、いくつかの課題に直面している。
本稿では, これらの課題を取り上げ, LLMによる眼内VQAの進展に向けた今後の方向性を明らかにする。
LLMベースの眼科VQAシステムの開発では、既存の障害を克服し、眼疾患の診断と治療を進めるために、医療専門家とAI専門家の協力的努力が求められている。
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