論文の概要: VLM Models and Automated Grading of Atopic Dermatitis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17835v1
• Date: Fri, 23 May 2025 12:49:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.07773
• Title: VLM Models and Automated Grading of Atopic Dermatitis
• Title（参考訳）: アトピー性皮膚炎のVLMモデルと自動染色
• Authors: Marc Lalonde, Hamed Ghodrati,
• Abstract要約: 医用画像におけるアトピー性皮膚炎の重症度を評価するために視覚言語モデル(VLM)を用いることができる。 本報告では, テスト画像の集合上でのADの重症度を評価するための7つのVLMの能力を評価するための実験について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of grading atopic dermatitis (or AD, a form of eczema) from patient images is difficult even for trained dermatologists. Research on automating this task has progressed in recent years with the development of deep learning solutions; however, the rapid evolution of multimodal models and more specifically vision-language models (VLMs) opens the door to new possibilities in terms of explainable assessment of medical images, including dermatology. This report describes experiments carried out to evaluate the ability of seven VLMs to assess the severity of AD on a set of test images.
• Abstract（参考訳）: 患者画像からアトピー性皮膚炎(AD)を判定する作業は、訓練された皮膚科医でも困難である。 このタスクの自動化に関する研究は近年,深層学習ソリューションの開発によって進展している。しかし,マルチモーダルモデルやより具体的には視覚言語モデル(VLM)の急速な進化は,皮膚科を含む医用画像の説明可能な評価の観点から,新たな可能性への扉を開く。 本報告では, テスト画像の集合上でのADの重症度を評価するための7つのVLMの能力を評価するための実験について述べる。

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