論文の概要: Random Direct Preference Optimization for Radiography Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21351v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 10:53:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.855652
• Title: Random Direct Preference Optimization for Radiography Report Generation
• Title（参考訳）: ラジオグラフィーレポート生成のためのランダム直接選好最適化
• Authors: Valentin Samokhin, Boris Shirokikh, Mikhail Goncharov, Dmitriy Umerenkov, Maksim Bobrin, Ivan Oseledets, Dmitry Dylov, Mikhail Belyaev,
• Abstract要約: 医用画像解析において放射線診断報告生成(RRG)が注目されている。 既存の方法はまだ実際の臨床環境での展開に必要な品質を達成できていない。 DPO(Direct Preference Optimization)を用いたRRGの精度向上のためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5915338392912344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiography Report Generation (RRG) has gained significant attention in medical image analysis as a promising tool for alleviating the growing workload of radiologists. However, despite numerous advancements, existing methods have yet to achieve the quality required for deployment in real-world clinical settings. Meanwhile, large Visual Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable progress in the general domain by adopting training strategies originally designed for Large Language Models (LLMs), such as alignment techniques. In this paper, we introduce a model-agnostic framework to enhance RRG accuracy using Direct Preference Optimization (DPO). Our approach leverages random contrastive sampling to construct training pairs, eliminating the need for reward models or human preference annotations. Experiments on supplementing three state-of-the-art models with our Random DPO show that our method improves clinical performance metrics by up to 5%, without requiring any additional training data.
• Abstract（参考訳）: ラジオグラフィーレポート生成 (RRG) は, 放射線技師の作業量増加を緩和するための有望なツールとして, 医用画像解析において大きな注目を集めている。 しかし、多くの進歩にもかかわらず、既存の手法はまだ実際の臨床環境での展開に必要な品質を達成できていない。 一方、大規模なビジュアル言語モデル(VLM)は、アライメント技術など、もともとLLM(Large Language Models)用に設計されたトレーニング戦略を採用することで、一般領域において顕著な進歩を見せている。 本稿では,DPO(Direct Preference Optimization)を用いてRRGの精度を向上させるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。 提案手法は、ランダムなコントラストサンプリングを利用してトレーニングペアを構築し、報酬モデルや人間の嗜好アノテーションを必要としないようにする。 我々のRandom DPOを用いた3つの最先端モデルの補足実験により,追加のトレーニングデータを必要としない臨床成績指標を最大5%改善することを確認した。

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