Advancing Multimedia Retrieval in Medical, Social Media and Content Recommendation Applications with ImageCLEF 2024
Bogdan Ionescu
(1)
,
Henning Müller
(2)
,
Ana Maria Drăgulinescu
,
Ahmad Idrissi-Yaghir
(3)
,
Ahmedkhan Radzhabov
,
Alba Garcia Seco De Herrera
,
Alexandra Andrei
(1)
,
Alexandru Stan
(4)
,
Andrea Storås
,
Asma Ben Abacha
,
Benjamin Lecouteux
(5, 6, 7)
,
Benno Stein
(8)
,
Cécile Macaire
(6, 7, 5)
,
Christoph Friedrich
,
Cynthia Sabrina Schmidt
,
Didier Schwab
(6, 7, 5)
,
Emmanuelle Esperança-Rodier
(7, 6, 5)
,
George Ioannidis
(9)
,
Griffin Adams
(10)
,
Henning Schäfer
(11)
,
Hugo Manguinhas
(12)
,
Ioan Coman
,
Johanna Schöler
,
Johannes Kiesel
,
Johannes Rückert
,
Louise Bloch
,
Martin Potthast
,
Maximilian Heinrich
,
Meliha Yetisgen
,
Michael Riegler
,
Neal Snider
,
Pål Halvorsen
,
Raphael Brüngel
,
Steven Hicks
,
Vajira Thambawita
,
Vassili Kovalev
,
Yuri Prokopchuk
,
Wen-Wai Yim
1
UPB -
Polytechnic University of Bucharest = Université Politehnica de Bucarest = Universitatea POLITEHNICA din București
2 UNIGE - Université de Genève = University of Geneva
3 FH Dortmund - Fachhochschule Dortmund - University of Applied Sciences and Arts
4 IN2 Digital Innovations, Germany
5 UGA - Université Grenoble Alpes
6 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
7 GETALP - Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole
8 Bauhaus-Universität Weimar
9 EPFL - Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
10 Columbia University [New York]
11 AöR - University Hospital Essen
12 Europeana
2 UNIGE - Université de Genève = University of Geneva
3 FH Dortmund - Fachhochschule Dortmund - University of Applied Sciences and Arts
4 IN2 Digital Innovations, Germany
5 UGA - Université Grenoble Alpes
6 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
7 GETALP - Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole
8 Bauhaus-Universität Weimar
9 EPFL - Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
10 Columbia University [New York]
11 AöR - University Hospital Essen
12 Europeana
Ana Maria Drăgulinescu
- Fonction : Auteur
Ahmedkhan Radzhabov
- Fonction : Auteur
Alba Garcia Seco De Herrera
- Fonction : Auteur
Andrea Storås
- Fonction : Auteur
Asma Ben Abacha
- Fonction : Auteur
Benjamin Lecouteux
- Fonction : Auteur
- PersonId : 7847
- IdHAL : benjamin-lecouteux
- ORCID : 0000-0003-3000-6190
- IdRef : 135355060
Christoph Friedrich
- Fonction : Auteur
Cynthia Sabrina Schmidt
- Fonction : Auteur
Ioan Coman
- Fonction : Auteur
Johanna Schöler
- Fonction : Auteur
Johannes Kiesel
- Fonction : Auteur
Johannes Rückert
- Fonction : Auteur
Louise Bloch
- Fonction : Auteur
Martin Potthast
- Fonction : Auteur
Maximilian Heinrich
- Fonction : Auteur
Meliha Yetisgen
- Fonction : Auteur
Michael Riegler
- Fonction : Auteur
Neal Snider
- Fonction : Auteur
Pål Halvorsen
- Fonction : Auteur
Raphael Brüngel
- Fonction : Auteur
Steven Hicks
- Fonction : Auteur
Vajira Thambawita
- Fonction : Auteur
Vassili Kovalev
- Fonction : Auteur
Yuri Prokopchuk
- Fonction : Auteur
Wen-Wai Yim
- Fonction : Auteur
Résumé
The ImageCLEF evaluation campaign was integrated with CLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum) for more than 20 years and represents a Multimedia Retrieval challenge aimed at evaluating the technologies for annotation, indexing, and retrieval of multimodal data. Thus, it provides information access to large data collections in usage scenarios and domains such as medicine, argumentation and content recommendation. ImageCLEF 2024 has four main tasks: (i) a Medical task targeting automatic image captioning for radiology images, synthetic medical images created with Generative Adversarial Networks (GANs), Visual Question Answering and medical image generation based on text input, and multimodal dermatology response generation; (ii) a joint ImageCLEF-Touch{\'e} task Image Retrieval/Generation for Arguments to convey the premise of an argument, (iii) a Recommending task addressing cultural heritage content-recommendation, and (iv) a joint ImageCLEF-ToPicto task aiming to provide a translation in pictograms from natural language. In 2023, participation increased by 67{\%} with respect to 2022 which reveals its impact on the community.