論文の概要: R-LLaVA: Improving Med-VQA Understanding through Visual Region of Interest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20327v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 03:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:14.225740
• Title: R-LLaVA: Improving Med-VQA Understanding through Visual Region of Interest
• Title（参考訳）: R-LLaVA:関心の視覚領域を通してのMDD-VQA理解の改善
• Authors: Xupeng Chen, Zhixin Lai, Kangrui Ruan, Shichu Chen, Jiaxiang Liu, Zuozhu Liu,
• Abstract要約: R-LLaVAは、単純な医用アノテーションをCLIPを介して画像空間に直接組み込むことで、バイオメディカルVQA理解を高めるように設計されている。 これらの注釈付き視覚領域は、トレーニング中にLLaVAモデルに入力され、バイオメディカルクエリに対するモデルの理解を深めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.090795755887067
• License:
• Abstract: Artificial intelligence has made significant strides in medical visual question answering (Med-VQA), yet prevalent studies often interpret images holistically, overlooking the visual regions of interest that may contain crucial information, potentially aligning with a doctor's prior knowledge that can be incorporated with minimal annotations (e.g., bounding boxes). To address this gap, this paper introduces R-LLaVA, designed to enhance biomedical VQA understanding by integrating simple medical annotations as prior knowledge directly into the image space through CLIP. These annotated visual regions of interest are then fed into the LLaVA model during training, aiming to enrich the model's understanding of biomedical queries. Experimental evaluation on four standard Med-VQA datasets demonstrates R-LLaVA's superiority over existing state-of-the-art (SoTA) methods. Additionally, to verify the model's capability in visual comprehension, a novel multiple-choice medical visual understanding dataset is introduced, confirming the positive impact of focusing on visual regions of interest in advancing biomedical VQA understanding.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は医学的視覚的質問応答(Med-VQA)において大きな進歩を遂げてきたが、一般的な研究は画像の全体像を全体観的に解釈し、重要な情報を含む可能性のある視覚的領域を見渡し、最小限のアノテーション(例えば境界ボックス)を組み込むことができる医師の以前の知識と整合している可能性がある。 バイオメディカルなVQA理解を高めるために,シンプルな医用アノテーションをCLIPを介して画像空間に直接組み込んだR-LLaVAを提案する。 これらの注釈付き視覚領域は、トレーニング中にLLaVAモデルに入力され、バイオメディカルクエリに対するモデルの理解を深めることを目的としている。 4つの標準Med-VQAデータセットの実験的評価は、既存の最先端(SoTA)手法よりもR-LLaVAの方が優れていることを示している。 さらに、視覚的理解におけるモデルの能力を検証するために、バイオメディカルVQA理解の進展における視覚領域に焦点をあてることによる肯定的な影響を確認する、新しい多色医用視覚理解データセットが導入された。

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