情報科学 > コンピュータビジョンとパターン認識
arXiv:2603.09108 (cs)
[2026年3月10日 提出]
題目:グローバル表現とローカル表現の共同アラインメントによる皮膚がん症例検索のための構成型ビジョン言語リトリーバル
著者:Yuheng Wang, Yuji Lin, Dongrun Zhu, Jiayue Cai, Sunil Kalia, Harvey Lui, Chunqi Chang, Z. Jane Wang, Tim K. Lee
Yuheng Wang およびほか8名の著者による「グローバル表現とローカル表現の共同アラインメントによる皮膚がん症例検索のための構成型ビジョン言語リトリーバル」という題目の論文のPDFを表示
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要旨:医用画像リトリーバルは、診断の意思決定、教育、品質管理を支援するために臨床的に関連のある病変症例を同定することを目的とする。実際のリトリーバルでは、検索クエリは参照となる病変画像と、デルモスコピーの特徴などのテキスト記述子とを組み合わせることが多い。本研究では、皮膚がんに対する構成型ビジョン言語リトリーバルを扱い、各クエリは画像とテキストのペアから成り、データベースには生検で確認された多クラスの疾患症例が含まれる。階層的な構成型クエリ表現を学習するトランスフォーマーベースの枠組みを提案し、クエリと候補画像間でグローバル―ローカルの共同アラインメントを実行する。ローカルアラインメントは複数の空間注意マスクにより識別的な領域を集約し、グローバルアラインメントは全体的な意味的教師信号を提供する。最終的な類似度は、臨床的に重要なローカルの証拠を強調しつつグローバルな整合性を維持する、凸性を持つドメインに基づいた重み付けによって計算される。公開データセット Derm7pt に対する実験では、最先端手法に対して一貫した改善が示される。提案する枠組みは、関連する医療記録への効率的なアクセスを可能にし、実運用に即した臨床展開を支援する。
| 主な分野: | コンピュータビジョンとパターン認識 (cs.CV); 人工知能 (cs.AI) |
| 引用: | arXiv:2603.09108 [cs.CV] |
| (あるいは、このバージョンでは arXiv:2603.09108v1 [cs.CV]) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.09108
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