Conceitos essenciais
医療分野におけるビジョン言語モデルの進歩と将来展望に焦点を当てた包括的なレビュー。
Resumo
医療分野でのビジョン言語モデル(VLMs)の進化について、最近の進展や将来の方向性に焦点を当てた包括的なレビューが行われました。VLMsは、視覚とテキストデータを統合して解析し、医療報告書生成や視覚的質問応答などのタスクに特化したモデルです。このレビューでは、自然言語処理とコンピュータビジョンから技術を統合し、マルチモーダルデータから学習するVLMsの開発が詳細に検討されています。さらに、医療用VLMsの評価メトリックや現在の課題、将来の方向性も議論されています。
Estatísticas
ROCO(Radiology Objects in Context)は81,825枚の放射線画像とそれに対応するキャプションを含む。
MIMIC-CXR(Medical Information Mart for Intensive Care - Chest X-Ray)は377,110枚の胸部X線画像と関連するフリーテキスト放射科報告書を含む。
MIMIC-NLEは38,003枚の画像-NLEペアまたは44,935枚の画像-診断-NLE三重ペアを含む。
CXR-PROは374,139件の印象セクションだけを含む放射科報告書とそれに関連する胸部X線写真から成る。
Citações
"Many of these models, like CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training), LLaVa (Large Language and Vision Assistant), and Flamingo are tailored to healthcare domain through training on extensive medical datasets."
"Vision transformers (ViTs) can capture intricate relationships and dependencies across the entire image by leveraging the Transformer architecture and treating images as sequences of smaller patches."