論文の概要: A Survey of Medical Vision-and-Language Applications and Their Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12195v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 03:27:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:43.642009
• Title: A Survey of Medical Vision-and-Language Applications and Their Techniques
• Title（参考訳）: 医用ヴィジュアル・アンド・ランゲージとその応用技術に関する調査研究
• Authors: Qi Chen, Ruoshan Zhao, Sinuo Wang, Vu Minh Hieu Phan, Anton van den Hengel, Johan Verjans, Zhibin Liao, Minh-Son To, Yong Xia, Jian Chen, Yutong Xie, Qi Wu,
• Abstract要約: 医療ビジョン・アンド・ランゲージモデル(MVLM)は、複雑な医療データを解釈するための自然言語インタフェースを提供する能力から、大きな関心を集めている。 本稿では,MVLMの概要と適用した各種医療課題について概観する。 また、これらのタスクに使用するデータセットについても検討し、標準化された評価指標に基づいて異なるモデルの性能を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.268198631277315
• License:
• Abstract: Medical vision-and-language models (MVLMs) have attracted substantial interest due to their capability to offer a natural language interface for interpreting complex medical data. Their applications are versatile and have the potential to improve diagnostic accuracy and decision-making for individual patients while also contributing to enhanced public health monitoring, disease surveillance, and policy-making through more efficient analysis of large data sets. MVLMS integrate natural language processing with medical images to enable a more comprehensive and contextual understanding of medical images alongside their corresponding textual information. Unlike general vision-and-language models trained on diverse, non-specialized datasets, MVLMs are purpose-built for the medical domain, automatically extracting and interpreting critical information from medical images and textual reports to support clinical decision-making. Popular clinical applications of MVLMs include automated medical report generation, medical visual question answering, medical multimodal segmentation, diagnosis and prognosis and medical image-text retrieval. Here, we provide a comprehensive overview of MVLMs and the various medical tasks to which they have been applied. We conduct a detailed analysis of various vision-and-language model architectures, focusing on their distinct strategies for cross-modal integration/exploitation of medical visual and textual features. We also examine the datasets used for these tasks and compare the performance of different models based on standardized evaluation metrics. Furthermore, we highlight potential challenges and summarize future research trends and directions. The full collection of papers and codes is available at: https://github.com/YtongXie/Medical-Vision-and-Language-Tasks-and-Methodologies-A-Survey.
• Abstract（参考訳）: 医療ビジョン・アンド・ランゲージモデル(MVLM)は、複雑な医療データを解釈するための自然言語インタフェースを提供する能力から、大きな関心を集めている。 彼らのアプリケーションは汎用的で、個々の患者の診断精度と意思決定を改善すると同時に、大規模データセットのより効率的な分析を通じて公衆衛生監視、疾病監視、政策決定に寄与する可能性がある。 MVLMSは、自然言語処理と医療画像を統合することで、医療画像のより包括的で文脈的な理解を、対応するテキスト情報と組み合わせることができる。 多様な非特殊化データセットで訓練された一般的なビジョン・アンド・ランゲージモデルとは異なり、MVLMは医療領域のために構築され、医療画像から重要な情報を自動抽出して解釈し、臨床的な意思決定を支援する。 MVLMの一般的な臨床応用は、自動化された医療報告の生成、医療視覚的質問応答、医療マルチモーダルセグメンテーション、診断と予後、および医用画像テキスト検索である。 本稿では,MVLMの概要と適用した各種医療課題について概観する。 我々は、様々な視覚・言語モデルアーキテクチャを詳細に分析し、医学的視覚的特徴とテキスト的特徴の相互統合/探索の戦略に焦点をあてる。 また、これらのタスクに使用するデータセットについても検討し、標準化された評価指標に基づいて異なるモデルの性能を比較した。 さらに、潜在的な課題を強調し、今後の研究動向と方向性を要約する。 論文とコードの完全なコレクションは、https://github.com/YtongXie/Medical-Vision-and-Language-Tasks-and-Methodologies-A-Surveyで入手できる。

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