論文の概要: Bringing CLIP to the Clinic: Dynamic Soft Labels and Negation-Aware Learning for Medical Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22079v1
• Date: Wed, 28 May 2025 08:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.478736
• Title: Bringing CLIP to the Clinic: Dynamic Soft Labels and Negation-Aware Learning for Medical Analysis
• Title（参考訳）: CLIPを臨床に導入する: ダイナミックソフトラベルと医療分析のための否定学習
• Authors: Hanbin Ko, Chang-Min Park,
• Abstract要約: 臨床的に強化されたダイナミック・ソフト・ラベルと医用グラフィカル・アライメントを統合した新しいアプローチを提案する。 われわれのアプローチは、医療用CLIPトレーニングパイプラインに容易に統合され、最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9944647907864256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of large-scale image-text pair datasets has significantly advanced self-supervised learning in Vision-Language Processing (VLP). However, directly applying general-domain architectures such as CLIP to medical data presents challenges, particularly in handling negations and addressing the inherent data imbalance of medical datasets. To address these issues, we propose a novel approach that integrates clinically-enhanced dynamic soft labels and medical graphical alignment, thereby improving clinical comprehension and the applicability of contrastive loss in medical contexts. Furthermore, we introduce negation-based hard negatives to deepen the model's understanding of the complexities of clinical language. Our approach is easily integrated into the medical CLIP training pipeline and achieves state-of-the-art performance across multiple tasks, including zero-shot, fine-tuned classification, and report retrieval. To comprehensively evaluate our model's capacity for understanding clinical language, we introduce CXR-Align, a benchmark uniquely designed to evaluate the understanding of negation and clinical information within chest X-ray (CXR) datasets. Experimental results demonstrate that our proposed methods are straightforward to implement and generalize effectively across contrastive learning frameworks, enhancing medical VLP capabilities and advancing clinical language understanding in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 大規模画像テキストペアデータセットの開発により、視覚言語処理(VLP)における自己教師付き学習が大幅に進歩した。 しかし、CLIPなどの汎用ドメインアーキテクチャを直接医療データに適用することは、特に否定処理や医療データセット固有のデータ不均衡に対処する上で、課題を提起する。 これらの課題に対処するために,臨床応用のダイナミック・ソフト・ラベルと医用グラフィカル・アライメントを統合した新たなアプローチを提案する。 さらに,臨床言語の複雑さに対するモデルの理解を深めるため,否定に基づくハードネガティブを導入する。 提案手法は,医療用CLIPトレーニングパイプラインに容易に組み込まれ,ゼロショット,微調整,レポート検索など,複数のタスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。 CXR-Alignは,胸部X線(CXR)データセットにおける否定と臨床情報の理解を一意に評価するベンチマークである。 実験結果から,提案手法は対照的な学習フレームワークにまたがって実装し,効果的に一般化し,医用VLP能力を向上し,医用画像における臨床言語理解を向上することが示唆された。

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