論文の概要: Uncertainty-Aware Vision-Language Segmentation for Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14498v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 06:27:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.228875
• Title: Uncertainty-Aware Vision-Language Segmentation for Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像における不確かさを意識した視線領域分割
• Abstract要約: 医療診断のための新しい不確実性を考慮したマルチモーダルセグメンテーションフレームワークを提案する。 本稿では,高効率なクロスモーダル融合を実現するために,軽量なステートスペースミキサ(SSMix)を備えたModality Decoding Attention Block (MoDAB)を提案する。 本研究は,視覚言語医学的セグメンテーションタスクにおいて,不確実性モデリングと構造化モダリティアライメントを取り入れることの重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.545486211087791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel uncertainty-aware multimodal segmentation framework that leverages both radiological images and associated clinical text for precise medical diagnosis. We propose a Modality Decoding Attention Block (MoDAB) with a lightweight State Space Mixer (SSMix) to enable efficient cross-modal fusion and long-range dependency modelling. To guide learning under ambiguity, we propose the Spectral-Entropic Uncertainty (SEU) Loss, which jointly captures spatial overlap, spectral consistency, and predictive uncertainty in a unified objective. In complex clinical circumstances with poor image quality, this formulation improves model reliability. Extensive experiments on various publicly available medical datasets, QATA-COVID19, MosMed++, and Kvasir-SEG, demonstrate that our method achieves superior segmentation performance while being significantly more computationally efficient than existing State-of-the-Art (SoTA) approaches. Our results highlight the importance of incorporating uncertainty modelling and structured modality alignment in vision-language medical segmentation tasks. Code: https://github.com/arya-domain/UA-VLS
• Abstract（参考訳）: 本稿では,放射線画像と関連する臨床テキストを併用して正確な診断を行う,新しい不確実性を考慮したマルチモーダルセグメンテーションフレームワークを提案する。 本稿では,モダリティ・デコード・アテンション・ブロック (MoDAB) と軽量なステート・スペース・ミキサ (SSMix) を提案する。 本研究では,空間的重複,スペクトルの整合性,予測の不確かさを統一された目的において共同で捉えたスペクトル-エントロピー不確実性(SEU)損失を提案する。 画像品質の悪い複雑な臨床状況において、この定式化はモデルの信頼性を向上させる。 QATA-COVID19, MosMed++, Kvasir-SEG などの医療データセットに対する大規模な実験により,本手法は既存の State-of-the-Art (SoTA) アプローチよりも計算効率が高く, セグメンテーション性能が優れていることを示した。 本研究は,視覚言語医学的セグメンテーションタスクにおいて,不確実性モデリングと構造化モダリティアライメントを取り入れることの重要性を強調した。 コード:https://github.com/arya- domain/UA-VLS

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