論文の概要: Taming Vision-Language Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18378v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 08:11:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.90122
• Title: Taming Vision-Language Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 医用画像解析のための視覚言語モデルの作成:総合的考察
• Authors: Haoneng Lin, Cheng Xu, Jing Qin,
• Abstract要約: 現代の視覚言語モデル(VLM)は、クロスモーダルな意味理解において前例のない能力を示す。 彼らは、幅広い医療画像分析タスクのための有望なソリューションとして現れました。 しかし、汎用的なVLMを医療分野に適用することは、多くの課題をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.184536293994789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern Vision-Language Models (VLMs) exhibit unprecedented capabilities in cross-modal semantic understanding between visual and textual modalities. Given the intrinsic need for multi-modal integration in clinical applications, VLMs have emerged as a promising solution for a wide range of medical image analysis tasks. However, adapting general-purpose VLMs to medical domain poses numerous challenges, such as large domain gaps, complicated pathological variations, and diversity and uniqueness of different tasks. The central purpose of this review is to systematically summarize recent advances in adapting VLMs for medical image analysis, analyzing current challenges, and recommending promising yet urgent directions for further investigations. We begin by introducing core learning strategies for medical VLMs, including pretraining, fine-tuning, and prompt learning. We then categorize five major VLM adaptation strategies for medical image analysis. These strategies are further analyzed across eleven medical imaging tasks to illustrate their current practical implementations. Furthermore, we analyze key challenges that impede the effective adaptation of VLMs to clinical applications and discuss potential directions for future research. We also provide an open-access repository of related literature to facilitate further research, available at https://github.com/haonenglin/Awesome-VLM-for-MIA. It is anticipated that this article can help researchers who are interested in harnessing VLMs in medical image analysis tasks have a better understanding on their capabilities and limitations, as well as current technical barriers, to promote their innovative, robust, and safe application in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 現代の視覚言語モデル(VLM)は、視覚とテキストのモダリティ間の相互意味理解において、前例のない能力を示す。 臨床応用におけるマルチモーダル統合の本質的な必要性から、VLMは幅広い医療画像解析タスクにおいて有望な解決策として現れてきた。 しかし、汎用的なVLMを医療分野に適用することは、大きな領域ギャップ、複雑な病理学的変異、様々なタスクの多様性と特異性など、多くの課題を生んでいる。 本研究の中心的な目的は、医用画像解析におけるVLMの適応、現状の課題の分析、そしてさらなる調査のための有望かつ急進的な方向性の推奨に関する最近の進歩を体系的に要約することである。 まず, プレトレーニング, 微調整, 即時学習など, 医療用VLMのコアラーニング戦略を導入する。 次に、医用画像解析のための5つの主要なVLM適応戦略を分類した。 これらの戦略は、11の医療画像タスクにまたがってさらに分析され、現在の実践的実装について説明される。 さらに,VLMの臨床的応用を阻害する重要な課題を分析し,今後の研究の方向性について検討する。 また、関連する文献のオープンアクセスリポジトリも提供し、さらなる研究を容易にし、https://github.com/haonenglin/Awesome-VLM-for-MIAで公開しています。 本論文は,医用画像解析タスクにおけるVLMの活用に関心のある研究者が,その能力と限界,および現在の技術的障壁をより深く理解し,その革新的で堅牢で安全な臨床応用を促進するのに役立つと期待されている。

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