論文の概要: Interpretable Bilingual Multimodal Large Language Model for Diverse Biomedical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18387v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 02:14:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 09:36:56.941473
• Title: Interpretable Bilingual Multimodal Large Language Model for Diverse Biomedical Tasks
• Title（参考訳）: 多様なバイオメディカルタスクに対する解釈可能なバイリンガル多モーダル大言語モデル
• Authors: Lehan Wang, Haonan Wang, Honglong Yang, Jiaji Mao, Zehong Yang, Jun Shen, Xiaomeng Li,
• Abstract要約: 本研究の目的は,医学的MLLMの解剖学的領域全体を理解する能力を高めることである。 本稿では,最初のバイリンガル・ジェネリスト医療用AIシステムである領域認識型医療用MLLM MedRegAを提案する。 我々のモデルは、バイリンガル設定における様々な医療ビジョン言語タスクにおける強力なパフォーマンスを達成するだけでなく、マルチモーダル・メディカルスキャンにおける構造を認識し、検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.016940516468674
• License:
• Abstract: Several medical Multimodal Large Languange Models (MLLMs) have been developed to address tasks involving visual images with textual instructions across various medical modalities, achieving impressive results. Most current medical generalist models are region-agnostic, treating the entire image as a holistic representation. However, they struggle to identify which specific regions they are focusing on when generating a sentence. To mimic the behavior of doctors, who typically begin by reviewing the entire image before concentrating on specific regions for a thorough evaluation, we aim to enhance the capability of medical MLLMs in understanding anatomical regions within entire medical scans. To achieve it, we first formulate Region-Centric tasks and construct a large-scale dataset, MedRegInstruct, to incorporate regional information into training. Combining our collected dataset with other medical multimodal corpora for training, we propose a Region-Aware medical MLLM, MedRegA, which is the first bilingual generalist medical AI system to simultaneously handle image-level and region-level medical vision-language tasks across a broad range of modalities. Our MedRegA not only enables three region-centric tasks, but also achieves the best performance for visual question answering, report generation and medical image classification over 8 modalities, showcasing significant versatility. Experiments demonstrate that our model can not only accomplish powerful performance across various medical vision-language tasks in bilingual settings, but also recognize and detect structures in multimodal medical scans, boosting the interpretability and user interactivity of medical MLLMs. Our project page is https://medrega.github.io.
• Abstract（参考訳）: いくつかの医療用マルチモーダル大型ラングアンジモデル (MLLM) が開発され, 様々な医療用モダリティのテキストによる視覚イメージの関与に対処し, 目覚しい結果を得た。 現在の医療一般論モデルのほとんどは領域に依存しないものであり、全体像を全体像として扱う。 しかし、文を生成する際にどの特定の領域に焦点を当てているかを特定するのに苦労する。 本研究は, 医用MLLMの医用スキャン全体における解剖学的領域の理解能力を高めることを目的として, より詳細な評価のために, 特定の領域に集中する前に画像全体をレビューすることから始まる医師の行動を模倣する。 そこで我々はまず、地域中心のタスクを定式化し、大規模データセットMedRegInstructを構築して、地域情報をトレーニングに組み込む。 収集したデータセットと、他の医療用マルチモーダルコーパスを組み合わせることで、幅広いモダリティにわたって画像レベルおよび地域レベルの医療ビジョン言語タスクを同時に扱う最初のバイリンガル・ジェネリスト医療AIシステムである、地域対応医療MLLM(MedRegA)を提案する。 私たちのMedRegAは3つの領域中心のタスクを可能にするだけでなく、視覚的質問応答、レポート生成、医療画像分類において8つのモードで最高のパフォーマンスを実現し、大きな汎用性を示している。 実験により,本モデルはバイリンガル・セッティングにおいて,様々な医用視覚言語タスクにまたがる強力な性能を実現するだけでなく,マルチモーダル・メディカルスキャンにおける構造を認識し,検出し,医療MLLMの解釈可能性やユーザインタラクション性を高めることができることが示された。 私たちのプロジェクトページはhttps://medrega.github.io.comです。

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