論文の概要: CX-Mind: A Pioneering Multimodal Large Language Model for Interleaved Reasoning in Chest X-ray via Curriculum-Guided Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03733v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 05:07:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.343813
• Title: CX-Mind: A Pioneering Multimodal Large Language Model for Interleaved Reasoning in Chest X-ray via Curriculum-Guided Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: CX-Mind: カリキュラムガイド強化学習による胸部X線インターリーブ推論のためのマルチモーダル大言語モデル
• Authors: Wenjie Li, Yujie Zhang, Haoran Sun, Yueqi Li, Fanrui Zhang, Mengzhe Xu, Victoria Borja Clausich, Sade Mellin, Renhao Yang, Chenrun Wang, Jethro Zih-Shuo Wang, Shiyi Yao, Gen Li, Yidong Xu, Hanyu Wang, Yilin Huang, Angela Lin Wang, Chen Shi, Yin Zhang, Jianan Guo, Luqi Yang, Renxuan Li, Yang Xu, Jiawei Liu, Yao Zhang, Lei Liu, Carlos Gutiérrez SanRomán, Lei Wang,
• Abstract要約: 胸部X線(CXR)課題に対するインターリーブ"思考答え"推論を実現するための最初の生成モデルであるCX-Mindを提案する。 CX-Mindはカリキュラム強化学習と検証プロセス報酬(RL-VPR)によって駆動される CX-Mindは、視覚的理解、テキスト生成、アライメントにおいて、既存の医用および一般ドメインMLLMを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.737391224748798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chest X-ray (CXR) imaging is one of the most widely used diagnostic modalities in clinical practice, encompassing a broad spectrum of diagnostic tasks. Recent advancements have seen the extensive application of reasoning-based multimodal large language models (MLLMs) in medical imaging to enhance diagnostic efficiency and interpretability. However, existing multimodal models predominantly rely on "one-time" diagnostic approaches, lacking verifiable supervision of the reasoning process. This leads to challenges in multi-task CXR diagnosis, including lengthy reasoning, sparse rewards, and frequent hallucinations. To address these issues, we propose CX-Mind, the first generative model to achieve interleaved "think-answer" reasoning for CXR tasks, driven by curriculum-based reinforcement learning and verifiable process rewards (CuRL-VPR). Specifically, we constructed an instruction-tuning dataset, CX-Set, comprising 708,473 images and 2,619,148 samples, and generated 42,828 high-quality interleaved reasoning data points supervised by clinical reports. Optimization was conducted in two stages under the Group Relative Policy Optimization framework: initially stabilizing basic reasoning with closed-domain tasks, followed by transfer to open-domain diagnostics, incorporating rule-based conditional process rewards to bypass the need for pretrained reward models. Extensive experimental results demonstrate that CX-Mind significantly outperforms existing medical and general-domain MLLMs in visual understanding, text generation, and spatiotemporal alignment, achieving an average performance improvement of 25.1% over comparable CXR-specific models. On real-world clinical dataset (Rui-CXR), CX-Mind achieves a mean recall@1 across 14 diseases that substantially surpasses the second-best results, with multi-center expert evaluations further confirming its clinical utility across multiple dimensions.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線画像(CXR)は、臨床実践において最も広く用いられている診断法の一つであり、幅広い診断タスクを含んでいる。 近年、診断効率と解釈可能性を高めるために、推論に基づくマルチモーダル言語モデル(MLLM)が医療画像に広く応用されている。 しかし、既存のマルチモーダルモデルは、主に「ワンタイム」診断アプローチに依存しており、推論プロセスの検証可能な監督が欠如している。 これは、長期の推論、スパース報酬、頻繁な幻覚を含むマルチタスクCXR診断の課題に繋がる。 これらの課題に対処するために,カリキュラムベースの強化学習と検証可能なプロセス報酬(CuRL-VPR)を駆使して,CXRタスクのインターリーブされた「考察」推論を実現する最初の生成モデルであるCX-Mindを提案する。 具体的には,708,473枚の画像と2,619,148個のサンプルからなるCX-Setを作成した。 グループ相対政策最適化フレームワークでは、最初はクローズドドメインタスクによる基本的な推論を安定化し、その後、オープンドメイン診断に移行し、事前訓練された報酬モデルの必要性を回避するためにルールベースの条件付きプロセス報酬を取り入れた。 CX-Mindは、視覚的理解、テキスト生成、時空間アライメントにおいて既存の医用および一般ドメインMLLMを著しく上回り、CXR固有のモデルよりも平均25.1%の性能向上を達成した。 実世界の臨床データセット(Rui-CXR)では、CX-Mindが平均リコール@1を達成した。

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