論文の概要: LVMed-R2: Perception and Reflection-driven Complex Reasoning for Medical Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02885v1
- Date: Wed, 02 Apr 2025 08:18:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-07 14:48:40.500317
- Title: LVMed-R2: Perception and Reflection-driven Complex Reasoning for Medical Report Generation
- Title（参考訳）: LVMed-R2:医療報告生成のための知覚と反射駆動複合推論
- Authors: Hao Wang, Shuchang Ye, Jinghao Lin, Usman Naseem, Jinman Kim,
- Abstract要約: 我々は,LVMの複雑な推論とリフレクション機構を導入し,医療報告の生成を向上させるための新たな微調整戦略であるLVMed-R2を提案する。
提案する複雑推論は,LVMの診断精度を向上させるための医用知識注入と知覚強調モジュールを含む。
提案したリフレクション機構によって微調整されたLVMには,出力と複雑な推論を効果的に補正する能力があることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.604001467563105
- License:
- Abstract: Large vision-language models (LVMs) hold a great promise for automating medical report generation, potentially reducing the burden of manual reporting. State-of-the-art (SOTA) research fine-tunes general LVMs with medical data to align radiology images to corresponding medical reports. However, there are two key factors that limit these LVM's performance. Firstly, LVMs lack complex reasoning capability that leads to logical inconsistencies and potential diagnostic errors in generated reports. Secondly, LVMs lack reflection mechanism that leads to an inability to discover errors in the thinking process. To address these gaps, we propose LVMed-R2, a new fine-tuning strategy that introduces complex reasoning and reflection mechanisms for LVMs to enhance medical report generation. To the best of our knowledge, this is the first work to introduce complex reasoning to the medical report generation (MRG) task. Our proposed complex reasoning contains medical knowledge injection and perception-enhancing modules which improve the accuracy of LVMs diagnosis, coupled with a perception tree to provide guidance to limit the perception range. Further, the reflection mechanism forces self-verification for outputs to correct for potential errors. We experimented by fine-tuning LVMs with our proposed LVMed-R2 strategy, using IU-Xray and MIMIC-CXR datasets. Our results, measured on natural language generation (NLG) metrics and clinical efficacy (CE) metrics, demonstrate that LVMs fine-tuned with the proposed reflection mechanism possess the ability to correct outputs and complex reasoning effectively and improve LVMs performance for MRG.
- Abstract（参考訳）: 大規模ビジョン言語モデル(LVM)は、医療レポート生成を自動化するための大きな約束を持ち、手動によるレポートの負担を軽減します。
最新のSOTA(State-of-the-art)研究は、放射線画像と対応する医療報告とを整合させる医療データを備えた一般LVMの研究である。
しかしながら、これらのLVMのパフォーマンスを制限する2つの重要な要因があります。
まず、LVMは、発生したレポートの論理的矛盾や潜在的な診断エラーにつながる複雑な推論能力を持たない。
第二に、LVMは思考プロセスのエラーを発見することができないリフレクションメカニズムを欠いている。
これらのギャップに対処するために,LVMの複雑な推論とリフレクション機構を導入し,医療報告の生成を向上する,新たな微調整戦略であるLVMed-R2を提案する。
我々の知る限りでは、医療報告生成(MRG)タスクに複雑な推論を導入するのはこれが初めてである。
提案する複雑推論は,LVMの診断精度を向上させるための医用知識注入と知覚強調モジュールと,認識範囲を制限するためのガイダンスを提供する知覚木を含む。
さらに、反射機構は出力の自己検証を強制して潜在的な誤りを補正する。
IU-XrayとMIMIC-CXRデータセットを用いて,LVMの微調整実験を行った。
提案したリフレクション機構で微調整されたLVMには,出力と複雑な推論を効果的に補正し,MRGのLVMの性能を向上させる能力があることを実証した。
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