Введение
Недавние достижения в предобучении изображений и текста значительно улучшили визуальное понимание, связывая визуальные и текстовые представления. Контрастное предобучение языка и изображения (CLIP) сыграло ключевую роль в многомодальном обучении. Однако его акцент на однолейбловом и одномерном соответствии ограничивает его эффективность в сложных областях, таких как медицинская визуализация, где изображения часто соответствуют нескольким высокоуровневым меткам (например, категории заболеваний) на разных уровнях аннотации (например, диагностическое описание, клиническое объяснение).
Предложение MGLL
Для решения этой проблемы мы предлагаем Многоуровневое Обучение Языка (MGLL) — контрастную обучающую структуру, предназначенную для улучшения как многометочного, так и межуровневого соответствия. MGLL использует структурированное многометочное управление, интегрирует текстовые описания на разных уровнях и вводит мягкое управление метками с точечными ограничениями для улучшения соответствия.
Технические детали
MGLL применяет гладкую дивергенцию Кульбака-Лейблера (KL) для обеспечения согласованности между уровнями, одновременно поддерживая вычислительную эффективность как модуль, который легко интегрируется в модели визуального языка. Мы провели предобучение на созданных нами крупных многоуровневых наборах данных и оценили результаты.
Комментарии
2 комментария на ««Улучшение визуального понимания медицины через многоуровневое обучение»»
В статье акцентируется внимание на многоуровневом обучении как способе улучшения визуального восприятия в медицине. Это действительно важный аспект, учитывая, что визуальные данные играют критическую роль в диагностике. Интересно, как именно планируется развивать эту тему в будущем, особенно в контексте интеграции новых технологий и методов обучения.
Многоуровневое обучение действительно открывает новые горизонты для визуального восприятия медицинских данных. Например, упоминание о том, как алгоритмы могут анализировать сложные изображения, подчеркивает важность точности в диагностике. Однако стоит обсудить, как на практике интегрировать эти методы в существующие системы здравоохранения. Как вы видите дальнейшее применение этих технологий в клинической практике?