論文の概要: ClinKD: Cross-Modal Clinical Knowledge Distiller For Multi-Task Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05928v2
• Date: Sat, 08 Mar 2025 15:52:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:40:27.668968
• Title: ClinKD: Cross-Modal Clinical Knowledge Distiller For Multi-Task Medical Images
• Title（参考訳）: ClinKD:マルチタスク医療画像のためのクロスモーダルな臨床知識ディステレータ
• Authors: Hongyu Ge, Longkun Hao, Zihui Xu, Zhenxin Lin, Bin Li, Shoujun Zhou, Hongjin Zhao, Yihang Liu,
• Abstract要約: 画像テキストアライメントを強化し、より効果的な医療知識適応機構を確立するために設計されたクロスモーダル臨床知識ディストラクタ(ClinKD)。 ClinKDは、微細なマルチタスクQAペアを含む挑戦的な医療ベンチマークであるMed-GRIT-270kデータセット上で、最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.353855760968461
• License:
• Abstract: Medical Visual Question Answering (Med-VQA) represents a critical and challenging subtask within the general VQA domain. Despite significant advancements in general Visual Question Answering (VQA), multimodal large language models (MLLMs) still exhibit substantial limitations when handling multi-task VQA scenarios. These limitations manifest through erroneous spatial localization and misinterpretation of medical images, which primarily arise from two fundamental issues: inadequate image-text alignment and insufficient medical knowledge in general-purpose MLLMs for specialized medical applications. To address these issues, we introduce the Cross-Modal Clinical Knowledge Distiller (ClinKD), an innovative framework designed to enhance image-text alignment and establish more effective medical knowledge adaptation mechanisms, which enables MLLMs to adapt to medical knowledge. Our extensive experimental evaluations demonstrate that the ClinKD achieves state-of-the-art performance on the Med-GRIT-270k dataset, a challenging medical benchmark containing fine-grained multi-task QA pairs. The results indicate that our approach not only significantly improves image-text alignment but also effectively enables MLLMs to adapt to the medical knowledge. The source code for ClinKD is available at: https://github.com/overloadedHenry/ClinKD.
• Abstract（参考訳）: Medical Visual Question Answering (Med-VQA) は、一般的なVQAドメイン内の重要なサブタスクである。 VQA(Visual Question Answering)の進歩にもかかわらず、マルチタスクのVQAシナリオを扱う場合、MLLM(Multimodal large language model)には大きな制限がある。 これらの制限は、医用画像の空間的局所化と誤解釈を通じて現れ、主に、画像テキストアライメントの不十分と、専門的な医療応用のための汎用MLLMにおける不十分な医療知識の2つの根本的な問題から生じる。 これらの課題に対処するために、画像テキストアライメントを強化し、より効果的な医療知識適応機構を確立するための革新的なフレームワークであるClinKD(Cross-Modal Clinical Knowledge Distiller)を導入する。 我々はClinKDがMed-GRIT-270kデータセット上での最先端性能を実証した。 その結果,本手法は画像テキストのアライメントを著しく改善するだけでなく,MLLMが医療知識に適応できる可能性が示唆された。 ClinKDのソースコードは、https://github.com/overloadedHenry/ClinKDで入手できる。

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