論文の概要: Any-to-Any Vision-Language Model for Multimodal X-ray Imaging and Radiological Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01091v1
• Date: Fri, 02 May 2025 08:07:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.960091
• Title: Any-to-Any Vision-Language Model for Multimodal X-ray Imaging and Radiological Report Generation
• Title（参考訳）: マルチモーダルX線画像とラジオグラフィーレポート生成のための任意の平均視線量モデル
• Authors: Daniele Molino, Francesco di Feola, Linlin Shen, Paolo Soda, Valerio Guarrasi,
• Abstract要約: マルチモーダル医療データ生成に特化して設計されたフレームワークを提案する。 多視点胸部X線の発生と臨床報告により、汎用視覚言語モデルと医療の専門的要件とのギャップを埋める。 我々のフレームワークは、下流疾患分類タスクの実際のデータと比較して、同等またはそれ以上の性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.589728923739596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative models have revolutionized Artificial Intelligence (AI), particularly in multimodal applications. However, adapting these models to the medical domain poses unique challenges due to the complexity of medical data and the stringent need for clinical accuracy. In this work, we introduce a framework specifically designed for multimodal medical data generation. By enabling the generation of multi-view chest X-rays and their associated clinical report, it bridges the gap between general-purpose vision-language models and the specialized requirements of healthcare. Leveraging the MIMIC-CXR dataset, the proposed framework shows superior performance in generating high-fidelity images and semantically coherent reports. Our quantitative evaluation reveals significant results in terms of FID and BLEU scores, showcasing the quality of the generated data. Notably, our framework achieves comparable or even superior performance compared to real data on downstream disease classification tasks, underlining its potential as a tool for medical research and diagnostics. This study highlights the importance of domain-specific adaptations in enhancing the relevance and utility of generative models for clinical applications, paving the way for future advancements in synthetic multimodal medical data generation.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは人工知能(AI)、特にマルチモーダルアプリケーションに革命をもたらした。 しかし、これらのモデルを医療領域に適応させることは、医療データの複雑さと臨床精度の厳密な要求により、ユニークな課題を生んでいる。 本研究では,マルチモーダル医療データ生成に特化して設計されたフレームワークを提案する。 多視点胸部X線の発生と臨床報告により、汎用視覚言語モデルと医療の専門的要件とのギャップを埋める。 MIMIC-CXRデータセットを活用することで,高忠実度画像の生成やセマンティックコヒーレントなレポート作成において,優れた性能を示す。 定量的評価により,FIDとBLEUのスコアで有意な結果が得られ,生成したデータの品質が示された。 特に,下流疾患分類課題の実際のデータと比較すると,本フレームワークは,医療研究・診断のツールとしての可能性を示す上で,同等あるいはそれ以上の性能を達成している。 本研究は, 臨床応用における生成モデルの妥当性と有用性を高めるための領域特異的適応の重要性を強調し, 総合的マルチモーダル医療データ生成における今後の発展への道を開くものである。

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