論文の概要: Parameter-Efficient VLMs for Gastrointestinal Endoscopy: Medical Image Generation and Clinical Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24792v1
• Date: Sun, 24 May 2026 00:33:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.44462
• Title: Parameter-Efficient VLMs for Gastrointestinal Endoscopy: Medical Image Generation and Clinical Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 消化器内視鏡検査におけるパラメータ効率の良いVLM:医用画像生成と臨床視力検査
• Abstract要約: 本稿では,医療用視覚質問応答(VQA)とプライバシ保存合成データの生成に対処する二重パイプラインPEFTモデルを提案する。 低ランク適応(LoRA)と安定拡散(Stable Diffusion)2.1を併用して,患者のプライバシを侵害することなく,トレーニングデータベースを強化した高品質なGI画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7117716372644693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The major limitations of gastrointestinal (GI) endoscopy AI systems arise from a shortage of annotated data, strict privacy policies, and significant bottlenecks in conventional model fine-tuning. Such limitations impede the successful application of sophisticated AI models in clinical practice, particularly affecting the reliability and scalability of diagnosis. In this paper, we present a dual-pipeline PEFT model that addresses two fundamental problems: medical Visual Question Answering (VQA) and the generation of privacy-preserving synthetic data. For clinical VQA, we adopt the Florence-2 vision-language model. Leveraging PEFT enhances model interpretability while substantially reducing the computational cost of training. Simultaneously, we employ Low-Rank Adaptation (LoRA) with Stable Diffusion 2.1 to generate high-quality GI images that enhance training databases without violating patient privacy. This research utilized the Kvasir-VQA dataset. Our Florence-2 VQA model achieved ROUGE-1 of 0.92, ROUGE-L of 0.91, and BLEU score improvements from 0.08 to 0.24. Fine-tuning on private datasets consistently showed better results than fine-tuning on public datasets. The rank-4 LoRA synthesis achieved optimal performance with a fidelity score of 0.290, an agreement score of 0.730, and a Frechet BiomedCLIP Distance (FBD) of 1450, reducing computational costs by almost 90 percent. This framework improves the clinical potential of AI in GI endoscopy. Compared to FLUX, MSDM, and Kandinsky 2.2, our model demonstrates superior FBD and strong semantic alignment. While other models lead in Fidelity or Agreement, our lower FBD indicates better image-text coherence. These results establish our approach as a robust solution for enhancing VQA and synthetic data generation in clinical AI.
• Abstract（参考訳）: 消化管内視鏡(GI)AIシステムの主な制限は、注釈付きデータの不足、厳格なプライバシーポリシー、従来のモデル微調整における重大なボトルネックなどである。 このような制限は、特に診断の信頼性とスケーラビリティに影響を及ぼすような、高度なAIモデルの臨床実践における成功を妨げている。 本稿では,医療用視覚質問応答(VQA)とプライバシ保存型合成データの生成という,2つの基本的な問題に対処する二重パイプラインPEFTモデルを提案する。 臨床VQAにはFlorence-2視覚言語モデルを採用する。 PEFTの活用は、モデルの解釈可能性を高めながら、トレーニングの計算コストを大幅に削減する。 同時に、患者プライバシに違反することなく、トレーニングデータベースを強化する高品質なGI画像を生成するために、Low-Rank Adaptation (LoRA)とStable Diffusion 2.1を採用している。 この研究はKvasir-VQAデータセットを利用した。 我々のFlorence-2 VQAモデルはROUGE-1が0.92、ROUGE-Lが0.91、BLEUが0.08から0.24に改善した。 プライベートデータセットの微調整は、パブリックデータセットの微調整よりも一貫して良い結果を示した。 ランク4のLoRA合成は、フィデリティスコア0.290、合意スコア0.730、Frechet BiomedCLIP Distance(FBD)1450で最適性能を達成し、計算コストを約90%削減した。 この枠組みは、GI内視鏡におけるAIの臨床的可能性を改善する。 FLUX,MSDM,Kandinsky 2.2に比べ,FBDが優れ,セマンティックアライメントが強い。 他のモデルではフィデリティや合意が導かれるが、低いFBDでは画像テキストの一貫性が向上している。 これらの結果は、臨床AIにおけるVQAと合成データ生成の強化のための堅牢なソリューションとして、我々のアプローチを確立している。

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