論文の概要: RegionMed-CLIP: A Region-Aware Multimodal Contrastive Learning Pre-trained Model for Medical Image Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05244v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 10:32:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.819073
• Title: RegionMed-CLIP: A Region-Aware Multimodal Contrastive Learning Pre-trained Model for Medical Image Understanding
• Title（参考訳）: RegionMed-CLIP:医療画像理解のための領域対応マルチモーダルコントラスト学習モデル
• Authors: Tianchen Fang, Guiru Liu,
• Abstract要約: RegionMed-CLIPは、局所的な病理信号と全体論的意味表現を組み込んだマルチモーダルコントラスト学習フレームワークである。 MedRegion-500kは、広範囲な地域アノテーションと多段階の臨床的記述を特徴とする総合的な医用画像テキストコーパスである。 本研究は,マルチモーダル医用画像理解の基盤として,地域対応型コントラスト事前訓練の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image understanding plays a crucial role in enabling automated diagnosis and data-driven clinical decision support. However, its progress is impeded by two primary challenges: the limited availability of high-quality annotated medical data and an overreliance on global image features, which often miss subtle but clinically significant pathological regions. To address these issues, we introduce RegionMed-CLIP, a region-aware multimodal contrastive learning framework that explicitly incorporates localized pathological signals along with holistic semantic representations. The core of our method is an innovative region-of-interest (ROI) processor that adaptively integrates fine-grained regional features with the global context, supported by a progressive training strategy that enhances hierarchical multimodal alignment. To enable large-scale region-level representation learning, we construct MedRegion-500k, a comprehensive medical image-text corpus that features extensive regional annotations and multilevel clinical descriptions. Extensive experiments on image-text retrieval, zero-shot classification, and visual question answering tasks demonstrate that RegionMed-CLIP consistently exceeds state-of-the-art vision language models by a wide margin. Our results highlight the critical importance of region-aware contrastive pre-training and position RegionMed-CLIP as a robust foundation for advancing multimodal medical image understanding.
• Abstract（参考訳）: 医用画像理解は, 自動診断とデータ駆動型臨床診断支援において重要な役割を担っている。 しかし、その進歩は2つの主要な課題によって妨げられている: 高品質な注釈付き医療データの入手の制限と、微妙だが臨床的に重要な病理領域を見逃すような世界的な画像特徴への過度な依存である。 これらの問題に対処するために、地域対応マルチモーダル・コントラスト学習フレームワークであるRereaMed-CLIPを導入する。 提案手法のコアとなるのは,階層的マルチモーダルアライメントを強化するプログレッシブトレーニング戦略によって支援された,微細な地域特徴とグローバルコンテキストを適応的に統合する,革新的関心領域(ROI)プロセッサである。 MedRegion-500kは,広範囲な地域アノテーションと多段階の臨床的記述を特徴とする総合的な医用画像テキストコーパスである。 画像テキスト検索、ゼロショット分類、視覚的質問応答タスクに関する大規模な実験は、RereaMed-CLIPが最先端の視覚言語モデルよりもずっと広いマージンで優れていることを示した。 本研究は,マルチモーダル医用画像理解の基盤として,地域対応型コントラスト事前訓練の重要性を強調した。

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