論文の概要: FunBench: Benchmarking Fundus Reading Skills of MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00901v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 14:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:18:48.851866
• Title: FunBench: Benchmarking Fundus Reading Skills of MLLMs
• Title（参考訳）: FunBench: MLLMのリードスキルをベンチマークするファンド
• Authors: Qijie Wei, Kaiheng Qian, Xirong Li,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、医療画像解析において重要な可能性を示している。 既存のベンチマークには細かなタスク分割がなく、その2つの主要なモジュール、すなわち大きな言語モデル(LLM)と視覚エンコーダ(VE)のモジュラー解析が提供できない。 本稿では,MLLMの知識を総合的に評価するための新しい視覚的質問応答(VQA)ベンチマークであるFunBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.082273291462869
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown significant potential in medical image analysis. However, their capabilities in interpreting fundus images, a critical skill for ophthalmology, remain under-evaluated. Existing benchmarks lack fine-grained task divisions and fail to provide modular analysis of its two key modules, i.e., large language model (LLM) and vision encoder (VE). This paper introduces FunBench, a novel visual question answering (VQA) benchmark designed to comprehensively evaluate MLLMs' fundus reading skills. FunBench features a hierarchical task organization across four levels (modality perception, anatomy perception, lesion analysis, and disease diagnosis). It also offers three targeted evaluation modes: linear-probe based VE evaluation, knowledge-prompted LLM evaluation, and holistic evaluation. Experiments on nine open-source MLLMs plus GPT-4o reveal significant deficiencies in fundus reading skills, particularly in basic tasks such as laterality recognition. The results highlight the limitations of current MLLMs and emphasize the need for domain-specific training and improved LLMs and VEs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、医療画像解析において重要な可能性を示している。 しかし、眼科における重要な技術である眼底画像の解釈能力は低評価のままである。 既存のベンチマークには細かなタスク分割がなく、大きな言語モデル (LLM) と視覚エンコーダ (VE) という2つの主要なモジュールのモジュラー解析を提供していない。 本稿では,MLLMの知識を総合的に評価するための新しい視覚的質問応答(VQA)ベンチマークであるFunBenchを紹介する。 FunBenchは4つのレベル(モダリティ知覚、解剖知覚、病変解析、疾患診断)にまたがる階層的なタスク組織を特徴としている。 また、線形プローブに基づくVE評価、知識プロンプトLLM評価、総合評価の3つの目標評価モードも提供する。 9つのオープンソースMLLMとGPT-4oの実験は、特にラテラル認識のような基本的なタスクにおいて、基礎読解スキルに重大な欠陥があることを明らかにした。 その結果、現在のMLLMの限界を強調し、ドメイン固有のトレーニングの必要性を強調し、LLMとVEを改善した。

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