論文の概要: Distribution-Based Masked Medical Vision-Language Model Using Structured Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21794v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 13:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.357539
• Title: Distribution-Based Masked Medical Vision-Language Model Using Structured Reports
• Title（参考訳）: 構造化レポートを用いた分布型マスケ型医用ビジョンランゲージモデル
• Authors: Shreyank N Gowda, Ruichi Zhang, Xiao Gu, Ying Weng, Lu Yang,
• Abstract要約: 医用画像テキスト事前訓練は,医療用画像と臨床関連テキストの整合を図り,様々な下流作業におけるモデル性能を向上させることを目的としている。 本研究は,医用画像解析における一般化能力を高める不確実性を考慮した医用画像テキスト事前学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.306835492101413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image-language pre-training aims to align medical images with clinically relevant text to improve model performance on various downstream tasks. However, existing models often struggle with the variability and ambiguity inherent in medical data, limiting their ability to capture nuanced clinical information and uncertainty. This work introduces an uncertainty-aware medical image-text pre-training model that enhances generalization capabilities in medical image analysis. Building on previous methods and focusing on Chest X-Rays, our approach utilizes structured text reports generated by a large language model (LLM) to augment image data with clinically relevant context. These reports begin with a definition of the disease, followed by the `appearance' section to highlight critical regions of interest, and finally `observations' and `verdicts' that ground model predictions in clinical semantics. By modeling both inter- and intra-modal uncertainty, our framework captures the inherent ambiguity in medical images and text, yielding improved representations and performance on downstream tasks. Our model demonstrates significant advances in medical image-text pre-training, obtaining state-of-the-art performance on multiple downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 医用画像言語プレトレーニングは、医療用画像と臨床関連テキストの整合化を目標とし、様々な下流タスクにおけるモデル性能の向上を目的とする。 しかし、既存のモデルは、医療データに固有の多様性と曖昧さに苦しむことが多く、不確実な臨床情報や不確実性を捉える能力を制限する。 本研究は,医用画像解析における一般化能力を高める不確実性を考慮した医用画像テキスト事前学習モデルを提案する。 従来の手法と胸部X線に焦点を当てたアプローチでは,大言語モデル(LLM)によって生成された構造化されたテキストレポートを用いて臨床関連文脈で画像データを拡張する。 これらの報告は、疾患の定義から始まり、次に、重要な関心領域を強調する「外観」セクション、そして最後に臨床意味論の基盤モデル予測である「観察」と「予測」が続く。 モーダル内不確実性の両方をモデル化することにより、医用画像とテキストのあいまいさを把握し、下流タスクにおける表現性やパフォーマンスを向上させる。 本モデルでは, 医療用画像テキストの事前学習において, 複数の下流タスクにおける最先端の処理性能が向上することを示す。

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