論文の概要: XDR-LVLM: An Explainable Vision-Language Large Model for Diabetic Retinopathy Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15168v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 02:14:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.14458
• Title: XDR-LVLM: An Explainable Vision-Language Large Model for Diabetic Retinopathy Diagnosis
• Title（参考訳）: XDR-LVLM : 糖尿病網膜症診断のための説明可能な視覚領域大モデル
• Authors: Masato Ito, Kaito Tanaka, Keisuke Matsuda, Aya Nakayama,
• Abstract要約: LVLMを用いたXDR-LVLM(eXplainable Diabetic Retinopathy diagnosis with LVLM)を提案する。 XDR-LVLMは特殊な医療ビジョン、LVLMコアを統合し、マルチタスク・プロンプトエンジニアリングとマルチステージファインチューニングを採用している。 最先端のパフォーマンスを実現し、バランスド精度は84.55%、F1スコアは79.92%、概念検出には優れた結果が得られる。
• 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: Diabetic Retinopathy (DR) is a major cause of global blindness, necessitating early and accurate diagnosis. While deep learning models have shown promise in DR detection, their black-box nature often hinders clinical adoption due to a lack of transparency and interpretability. To address this, we propose XDR-LVLM (eXplainable Diabetic Retinopathy Diagnosis with LVLM), a novel framework that leverages Vision-Language Large Models (LVLMs) for high-precision DR diagnosis coupled with natural language-based explanations. XDR-LVLM integrates a specialized Medical Vision Encoder, an LVLM Core, and employs Multi-task Prompt Engineering and Multi-stage Fine-tuning to deeply understand pathological features within fundus images and generate comprehensive diagnostic reports. These reports explicitly include DR severity grading, identification of key pathological concepts (e.g., hemorrhages, exudates, microaneurysms), and detailed explanations linking observed features to the diagnosis. Extensive experiments on the Diabetic Retinopathy (DDR) dataset demonstrate that XDR-LVLM achieves state-of-the-art performance, with a Balanced Accuracy of 84.55% and an F1 Score of 79.92% for disease diagnosis, and superior results for concept detection (77.95% BACC, 66.88% F1). Furthermore, human evaluations confirm the high fluency, accuracy, and clinical utility of the generated explanations, showcasing XDR-LVLM's ability to bridge the gap between automated diagnosis and clinical needs by providing robust and interpretable insights.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR: Diabetic Retinopathy)は、早期かつ正確な診断を必要とする世界的な盲点の主要な原因である。 深層学習モデルはDR検出において有望であるが、そのブラックボックスの性質は透明性と解釈可能性の欠如により臨床導入を妨げることが多い。 そこで本研究では,LVLMを用いたXDR-LVLM(eXplainable Diabetic Retinopathy diagnosis with LVLM)を提案する。 XDR-LVLMは、特殊な医療ビジョンエンコーダ、LVLMコアを統合し、マルチタスク・プロンプト・エンジニアリングとマルチステージファインチューニングを使用して、基礎画像内の病理的特徴を深く理解し、包括的な診断レポートを生成する。 これらの報告には、DR重症度分類、重要な病態概念(例えば、出血、排出物、微小動脈瘤)の同定、観察された特徴と診断を関連付ける詳細な説明が含まれる。 糖尿病網膜症(DDR)データセットに関する大規模な実験は、XDR-LVLMが84.55%、F1スコア79.92%、概念検出(77.95%BACC、66.88%F1)で最先端のパフォーマンスを達成することを示した。 さらに,XDR-LVLMによる診断と臨床ニーズのギャップを埋める能力について,堅牢で解釈可能な洞察を提供することにより,高い頻度,正確性,臨床的有用性を確認した。

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