論文の概要: RoiMAM: Region-of-Interest Medical Attention Model for Efficient Vision-Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15561v1
• Date: Fri, 15 May 2026 03:07:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.155829
• Title: RoiMAM: Region-of-Interest Medical Attention Model for Efficient Vision-Language Understanding
• Title（参考訳）: RoiMAM:効率的な視覚・言語理解のための関心領域医学的注意モデル
• Authors: Jiayan Yang, Zhuoyu Wu, Wenqi Fang,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、画像とテキストを共同で解釈することで、医療用視覚質問応答(MedVQA)を促進する。 RoiMAMは、トレーニング不要ROI生成モジュールとSemantic Selective Suppressionを統合して、病変関連領域にフォーカスする。 また, SLAKEでは約2%, PMC-VQAでは4.6%の精度で精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6159852905555453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) facilitate medical visual question answering (MedVQA) by jointly interpreting images and text. However, existing models typically depend on large architectures and closed-set answers, which limits their efficiency and potential clinical applicability. To overcome these shortcomings, we introduce RoiMAM, an efficient VLM. It integrates a training-free ROI Generation Module with Semantic Selective Suppression to focus on lesion-relevant regions, alongside a Text Prompt Enhancer module that provides modality-specific context without introducing training parameters. Compared to the widely used MedVInT-TD model, our design achieves efficient and accurate diagnosis at less than 20\% of the model size, while improving accuracy by approximately 2% on SLAKE and 4.6% on PMC-VQA.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、画像とテキストを共同で解釈することで、医療用視覚質問応答(MedVQA)を促進する。 しかし、既存のモデルは一般に大きなアーキテクチャとクローズドセットの回答に依存し、その効率性と潜在的な臨床応用性を制限する。 これらの欠点を克服するために,効率的なVLMであるRoiMAMを紹介する。 トレーニング不要のROI生成モジュールとSemantic Selective Suppressionを統合して、トレーニングパラメータを導入することなく、モダリティ固有のコンテキストを提供するText Prompt Enhancerモジュールとともに、病変関連リージョンに焦点を当てる。 MedVInT-TDモデルと比較すると, モデルサイズが20倍未満の精度で, SLAKEでは約2%, PMC-VQAでは4.6%の精度で精度が向上した。

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