論文の概要: A Multimodal Approach For Endoscopic VCE Image Classification Using BiomedCLIP-PubMedBERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19944v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 19:21:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:20.732141
• Title: A Multimodal Approach For Endoscopic VCE Image Classification Using BiomedCLIP-PubMedBERT
• Title（参考訳）: BiomedCLIP-PubMedBERTを用いた内視鏡的VCE画像分類のためのマルチモーダルアプローチ
• Authors: Nagarajan Ganapathy, Podakanti Satyajith Chary, Teja Venkata Ramana Kumar Pithani, Pavan Kavati, Arun Kumar S,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルモデルであるBiomedCLIP PubMedBERTの微細調整によるビデオカプセル内視鏡フレームの異常の分類について述べる。 本手法では, 血管拡張症, 出血, エロージョン, エリテマ, 異物, リンパ管拡張症, ポリープ, 潰瘍, ワーム, 正常の10種類の画像に分類する。 分類、精度、リコール、F1スコアなどのパフォーマンス指標は、内視鏡フレームの異常を正確に識別する強力な能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.62914438169038
• License:
• Abstract: This Paper presents an advanced approach for fine-tuning BiomedCLIP PubMedBERT, a multimodal model, to classify abnormalities in Video Capsule Endoscopy (VCE) frames, aiming to enhance diagnostic efficiency in gastrointestinal healthcare. By integrating the PubMedBERT language model with a Vision Transformer (ViT) to process endoscopic images, our method categorizes images into ten specific classes: angioectasia, bleeding, erosion, erythema, foreign body, lymphangiectasia, polyp, ulcer, worms, and normal. Our workflow incorporates image preprocessing and fine-tunes the BiomedCLIP model to generate high-quality embeddings for both visual and textual inputs, aligning them through similarity scoring for classification. Performance metrics, including classification, accuracy, recall, and F1 score, indicate the models strong ability to accurately identify abnormalities in endoscopic frames, showing promise for practical use in clinical diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,VCEフレームの異常を分類するマルチモーダルモデルであるBiomedCLIP PubMedBERTを提案する。 PubMedBERT言語モデルとViT(Vision Transformer)を併用して内視鏡画像の処理を行い,血管拡張症,出血,エロージョン,エリテマ,異物,リンパ拡張症,ポリープ,潰瘍,ワーム,正常の10種類の画像に分類した。 我々のワークフローは、画像前処理とBiomedCLIPモデルを微調整することで、視覚とテキストの両方の入力に対して高品質な埋め込みを生成し、分類のための類似度スコアリングによって整列する。 分類、精度、リコール、F1スコアなどのパフォーマンス指標は、内視鏡フレームの異常を正確に識別する強力なモデルを示し、臨床診断における実用性を示す。

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