論文の概要: RANGER: Sparsely-Gated Mixture-of-Experts with Adaptive Retrieval Re-ranking for Pathology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04348v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 18:12:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.444772
• Title: RANGER: Sparsely-Gated Mixture-of-Experts with Adaptive Retrieval Re-ranking for Pathology Report Generation
• Title（参考訳）: RANGER: 適応検索を併用した低ゲージ混合試験による病理報告生成
• Authors: Yixin Chen, Ziyu Su, Hikmat Khan, Muhammad Khalid Khan Niazi,
• Abstract要約: RANGER (Ranger) は、病理報告生成のための適応的検索を再度ランク付けした、疎結合なMixture-of-Experts (MoE) フレームワークである。 我々は、標準自然言語生成指標における既存のアプローチに対する一貫した改善を実証する。 我々の完全なRANGERモデルは、PathTextデータセット上で最適な性能を達成し、それぞれ0.4598、0.3044、0.2036、0.1435のBLEU-1からBLEU-4のスコアに達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.081261104622565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pathology report generation remains a relatively under-explored downstream task, primarily due to the gigapixel scale and complex morphological heterogeneity of Whole Slide Images (WSIs). Existing pathology report generation frameworks typically employ transformer architectures, relying on a homogeneous decoder architecture and static knowledge retrieval integration. Such architectures limit generative specialization and may introduce noisy external guidance during the report generation process. To address these limitations, we propose RANGER, a sparsely-gated Mixture-of-Experts (MoE) framework with adaptive retrieval re-ranking for pathology report generation. Specifically, we integrate a sparsely gated MoE into the decoder, along with noisy top-$k$ routing and load-balancing regularization, to enable dynamic expert specialization across various diagnostic patterns. Additionally, we introduce an adaptive retrieval re-ranking module that selectively refines retrieved memory from a knowledge base before integration, reducing noise and improving semantic alignment based on visual feature representations. We perform extensive experiments on the PathText-BRCA dataset and demonstrate consistent improvements over existing approaches across standard natural language generation metrics. Our full RANGER model achieves optimal performance on PathText dataset, reaching BLEU-1 to BLEU-4 scores of 0.4598, 0.3044, 0.2036, and 0.1435, respectively, with METEOR of 0.1883, and ROUGE-L of 0.3038, validating the effectiveness of dynamic expert routing and adaptive knowledge refinement for semantically grounded pathology report generation.
• Abstract（参考訳）: 病理報告の生成は、主に全スライド画像(WSI)のギガピクセルスケールと複雑な形態的不均一性のため、比較的過小評価されている下流課題である。 既存の病理報告生成フレームワークは、典型的にはトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、均質なデコーダアーキテクチャと静的知識検索の統合に依存している。 このようなアーキテクチャは、生成的特殊化を制限し、レポート生成プロセス中にノイズの多い外部ガイダンスを導入する可能性がある。 これらの制約に対処するため,本論文では,病的報告の生成に適応的検索を再ランク付けした,疎密なMixture-of-Experts (MoE) フレームワークであるRANGERを提案する。 具体的には、疎結合なMoEをデコーダに統合し、様々な診断パターンにまたがる動的専門家の専門化を可能にするため、ルーティングとロードバランシングの規則化を行う。 さらに,統合前の知識ベースから抽出したメモリを選択的に洗練し,ノイズを低減し,視覚的特徴表現に基づくセマンティックアライメントを改善する適応検索リグレードモジュールを提案する。 PathText-BRCAデータセットに関する広範な実験を行い、標準自然言語生成指標における既存のアプローチに対する一貫した改善を実証する。 我々の完全なRANGERモデルはPathTextデータセット上で最適性能を達成し、BLEU-1からBLEU-4までのスコアは0.4598、0.3044、0.2036、0.1435となり、METEORは0.1883、ROUGE-Lは0.3038となり、動的専門的ルーティングと適応的知識改善の有効性が検証された。

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