論文の概要: GCS-M3VLT: Guided Context Self-Attention based Multi-modal Medical Vision Language Transformer for Retinal Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17251v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 03:49:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:23.485789
• Title: GCS-M3VLT: Guided Context Self-Attention based Multi-modal Medical Vision Language Transformer for Retinal Image Captioning
• Title（参考訳）: GCS-M3VLT: 網膜画像キャプチャのためのガイド付きコンテキスト自己注意型マルチモーダル医用ビジョン言語変換器
• Authors: Teja Krishna Cherukuri, Nagur Shareef Shaik, Jyostna Devi Bodapati, Dong Hye Ye,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的特徴とテキスト的特徴を組み合わせた視覚的イメージキャプションのための新しい視覚言語モデルを提案する。 DeepEyeNetデータセットの実験では、0.023 BLEU@4の改善と重要な定性的な進歩が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5948668755510136
• License:
• Abstract: Retinal image analysis is crucial for diagnosing and treating eye diseases, yet generating accurate medical reports from images remains challenging due to variability in image quality and pathology, especially with limited labeled data. Previous Transformer-based models struggled to integrate visual and textual information under limited supervision. In response, we propose a novel vision-language model for retinal image captioning that combines visual and textual features through a guided context self-attention mechanism. This approach captures both intricate details and the global clinical context, even in data-scarce scenarios. Extensive experiments on the DeepEyeNet dataset demonstrate a 0.023 BLEU@4 improvement, along with significant qualitative advancements, highlighting the effectiveness of our model in generating comprehensive medical captions.
• Abstract（参考訳）: 網膜画像解析は眼疾患の診断と治療に不可欠であるが、画像の質や病理の多様性、特に限られたラベル付きデータにより、画像から正確な医療報告を生成することは困難である。 以前のTransformerベースのモデルは、限られた監督の下で視覚情報とテキスト情報を統合するのに苦労した。 そこで本研究では,視覚的特徴とテキスト的特徴を組み合わせた視覚的イメージキャプションのための新しい視覚言語モデルを提案する。 このアプローチは、データ共有シナリオにおいても、複雑な詳細とグローバルな臨床コンテキストの両方をキャプチャする。 DeepEyeNetデータセットの大規模な実験は、0.023 BLEU@4の改善と重要な質的な進歩を示し、包括的医療キャプションの生成における我々のモデルの有効性を強調した。

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