MiniGPT-Med 通用医学视觉大模型:生成医学报告 + 视觉问答 + 医学疾病识别

MiniGPT-Med 通用医学视觉大模型:生成医学报告 + 视觉问答 + 医学疾病识别

    • 提出背景
    • 解法拆解

 
论文:https://arxiv.org/pdf/2407.04106

代码:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-Med

提出背景

近年来,人工智能(AI)的进步引发了医疗保健领域的重大突破,特别是在精细化诊断程序方面。

然而,先前的研究往往局限于有限的功能。

本文介绍了MiniGPT-Med,一种从大规模语言模型中派生并专为医疗应用量身定制的视觉-语言模型。

MiniGPT-Med在各种成像模态(包括X射线、CT扫描和MRI)中展示了卓越的多功能性,提升了其实用性。

该模型能够执行医学报告生成、视觉问答(VQA)和医学图像中的疾病识别等任务。

其对图像和文本临床数据的集成处理显著提高了诊断准确性。

我们的实证评估证实了MiniGPT-Med在疾病定位、医学报告生成和VQA基准测试中的优异表现,代表了在辅助放射学实践方面的一大进步。

此外,它在医学报告生成方面取得了最先进的性能,比之前的最佳模型高出19%的准确率。

MiniGPT-Med有望成为放射学诊断的一般界面,提升各种医学影像应用中的诊断效率。

在这里插入图片描述
这张图展示了MiniGPT-Med模型在医学影像处理和疾病诊断方面的多样能力。图中主要包含以下信息:

  1. 模型简介

    • 名称:MiniGPT-Med
    • 功能:能够处理所有医疗模态,包括X射线、CT扫描和MRI图像。
    • 疾病检测:可以检测超过14种疾病,如肺炎、水肿、脑肿瘤、肺癌等。
    • 数据集:在五个医疗数据集上进行训练,包括MIMIC、RSNA、NLST、RadVQA和SLAKE。
  2. 模型任务

    • 视觉语言任务:模型能够执行6种不同的视觉语言任务,包括疾病检测、图像描述(Captioning)、视觉问答(VQA)、定位(Grounding)、引用表达理解(Refer)和识别(Identify)。
  3. 基准对比

    • 图表列出了MiniGPT-Med与其他几种模型(LLaVA-Med、RadFM、XrayGPT、CheXagent、MedKLIP、BioViL)在这些任务上的表现对比。
    • MiniGPT-Med:在所有任务(检测、描述、VQA、定位、引用、识别)上都表现出色,均为对号(✔)。
    • 其他模型:各模型在不同任务上的表现有所不同。例如:
      • LLaVA-Med只在VQA任务上表现较好。
      • RadFM在VQA和定位任务上表现不错。
      • MedKLIP在检测和识别任务上表现良好。

总结:MiniGPT-Med是一个功能全面的医学影像处理模型,能够在多个任务上提供优异的性能,相比其他模型更为全面和高效。

解法拆解

在这里插入图片描述
这张图展示了MiniGPT-Med的架构概览,具体包括以下几个关键部分:

  1. 视觉编码器(Vision Encoder)

    • 输入的医学图像(如CT扫描图像)首先通过视觉编码器进行处理。
    • 使用预训练的EVA视觉编码器将图像转换为视觉语义特征。
    • 视觉编码器在整个训练过程中保持参数不变(冻结状态)。
  2. 线性投影层(Linear Projection Layer)

    • 从视觉编码器输出的特征被连接成单一的视觉标记。
    • 线性投影层将这些视觉标记映射到大型语言模型的特征空间中。
  3. 大型语言模型(Large Language Model)

    • 使用LLaMA2-chat作为主要语言模型。
    • 语言模型处理经过投影的视觉标记,并结合文本指令生成输出。
    • 图中展示了指令示例:[INST] [refer] What part of the image indicates cancer? [/INST]。
  4. 输出

    • 语言模型生成对输入图像的描述或回答问题。
    • 在图中,输出的结果是一个带有病灶区域边界框的图像,病灶的坐标格式为<nodule (<29><43><42><56>)>。

图示解说了MiniGPT-Med模型如何处理单个医学图像,将其转换为视觉语义特征,然后通过线性投影层和大型语言模型生成详细的诊断报告或回答医学相关的问题。

在整个训练过程中,视觉编码器的参数保持不变,而对大型语言模型和线性投影层进行微调。

目的:高效的医学视觉语言模型├── 子解法1:采用EVA作为视觉编码器│    └── 特征:处理复杂图像结构和变化├── 子解法2:采用LLaMA2-chat作为语言模型│    └── 特征:生成医学报告,定位肿瘤├── 子解法3:采用MiniGPT-v2架构,连接视觉标记│    └── 特征:提高处理高分辨率图像的效率├── 子解法4:添加任务特定标记│    └── 特征:减少多任务环境中的幻想和混淆└── 子解法5:文本表示边界框└── 特征:增强模型对图像空间信息的理解

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/42579.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何让自动化测试框架更自动化?

一、引言 ​对于大厂的同学来说&#xff0c;接口自动化是个老生常谈的话题了&#xff0c;毕竟每年的MTSC大会议题都已经能佐证了&#xff0c;不是大数据测试&#xff0c;就是AI测试等等&#xff08;越来越高大上了&#xff09;。不可否认这些专项的方向是质量智能化发展的方向&…

刷题(day02)

1、leetcode136.删除链表的结点 给定单向链表的头指针和一个要删除的节点的值&#xff0c;定义一个函数删除该节点。 返回删除后的链表的头节点。 示例 1: 输入: head [4,5,1,9], val 5 输出: [4,1,9] 解释: 给定你链表中值为 5 的第二个节点&#xff0c;那么在调用了你的函数…

Windows图形界面(GUI)-SDK-C/C++ - 应用程序结构

公开视频 -> 链接点击跳转公开课程博客首页 -> 链接点击跳转博客主页 目录 入口函数 窗口注册 窗口创建 窗口显示 窗口更新 消息循环 窗口过程 窗口销毁 调试信息 示例代码 入口函数 在Windows应用程序中&#xff0c;WinMain是主函数&#xff0c;作为应用程序…

网格化监控:Eureka与分布式服务网格的协同监控

网格化监控&#xff1a;Eureka与分布式服务网格的协同监控 引言 在微服务架构中&#xff0c;服务网格技术提供了一种有效的方式来管理和监控服务间的通信。Eureka作为Netflix开源的服务发现框架&#xff0c;虽然本身不直接提供服务网格的监控功能&#xff0c;但可以与服务网格…

设计模式探索:适配器模式

1. 适配器模式介绍 1.1 适配器模式介绍 适配器模式&#xff08;adapter pattern&#xff09;的原始定义是&#xff1a;将一个类的接口转换为客户期望的另一个接口&#xff0c;适配器可以让不兼容的两个类一起协同工作。 适配器模式的主要作用是把原本不兼容的接口&#xff0c…

【Python_GUI】thinker布局管理——place方法

place方法可以设置组件的大小以及组件在容器中的精确位置&#xff0c;其参数及含义如下&#xff1a; 参数含义X设置组件距离窗口左侧的水平距离y设置组件距离窗口顶部的垂直距离width设置组件的宽度height设置组件的高度relx设置组件距离窗口左侧的相对距离&#xff0c;范围为…

c++初阶学习----入门(上)

大家好啊。最近学习了一点关于c的知识。这不就迫不及待的来与大家分享了嘛。但我这也是现学现卖所以咧。有很多遗落甚至不对的地方希望大家可以在评论区里面指出来。这样也可以增加大家对知识的巩固。 c语言与c的联系 不知道大家看到c会不会不由自主的联想到C语言啊。毕竟都是…

手机自带录屏在哪?6个软件教你快速进行手机录屏

手机自带录屏在哪&#xff1f;6个软件教你快速进行手机录屏 手机自带的录屏功能可以让你轻松录制屏幕上的内容&#xff0c;记录游戏过程、制作教程或捕捉其他重要时刻。不同品牌的手机可能在不同位置提供录屏功能。以下是一些常见的手机品牌及其录屏功能位置&#xff0c;以及一…

【康复学习--LeetCode每日一题】724. 寻找数组的中心下标

题目&#xff1a; 给你一个整数数组 nums &#xff0c;请计算数组的 中心下标 。 数组 中心下标 是数组的一个下标&#xff0c;其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果中心下标位于数组最左端&#xff0c;那么左侧数之和视为 0 &#xff0c;因为在下标的左侧不…

运动爱好者的新选择:哈氪聆光气传导耳机,轻巧又安全

平时不管是漫步街头、骑行穿梭&#xff0c;还是乘坐公共交通时&#xff0c;我总是喜欢佩戴耳机&#xff0c;借此隔绝外部的喧嚣&#xff0c;享受音乐的乐趣。在户外使用耳机&#xff0c;我更倾向于选择气传导耳机&#xff0c;它们更符合我的需求&#xff0c;因为这种耳机能让我…

优雅下线的艺术:Eureka服务管理深度解析

优雅下线的艺术&#xff1a;Eureka服务管理深度解析 引言 在微服务架构中&#xff0c;服务的动态注册与发现是保证系统高可用性的关键。Eureka作为Netflix开源的服务发现框架&#xff0c;提供了服务注册与发现的基本功能。然而&#xff0c;服务在下线时如何做到"优雅&qu…

每日一编程,早点拿offer

计算字符串最后一个单词的长度&#xff0c;单词以空格隔开 输入描述&#xff1a; 输入一行&#xff0c;代表要计算的字符串&#xff0c;非空 输出描述&#xff1a; 输出一个整数&#xff0c;表示输入字符串最后一个单词的长度。 输入&#xff1a;hello world输出&#xff1a…

kubernetes集群证书过期问题解决

kubernetes集群证书过期问题解决 问题描述检查证书是否过期更新证书master节点操作node节点操作 问题描述 K8S 各个组件需要与 api-server 进行通信&#xff0c;通信使用的证书都存放在 /etc/kubernetes/pki 路径下&#xff0c;kubeadm 生成的证书大部分默认有效期为 1 年&…

SECS/GEM快速完成半导体设备通讯

金南瓜帮助国内大量从事半导体前道设备开发研制、生产的设备厂商&#xff0c;通过快速提供稳定可靠的SECS/GEM、GEM300产品&#xff0c;为客户在激光退火、湿法设备&#xff08;清洗、镀膜等&#xff09;、离子注入、MOCVD、PVD等客户专注于核心工艺提升&#xff0c;提升企业的…

`CyclicBarrier` 是 Java 中的一个同步辅助工具类,它允许一组线程相互等待,直到所有线程都达到了某个公共屏障点(barrier point)

CyclicBarrier 是 Java 中的一个同步辅助工具类&#xff0c;它允许一组线程相互等待&#xff0c;直到所有线程都达到了某个公共屏障点&#xff08;barrier point&#xff09;。当所有线程都到达屏障点时&#xff0c;它们可以继续执行后续操作。CyclicBarrier 的特点是可以重复使…

中介子方程五十

XXFXXaXnXaXXαXLXyXXWXuXeXKXXiXyXΣXXΣXXVXuXhXXWXηXXiXhXXpXXhXiXXηXWXXhXuXVXXΣXXΣXyXiXXKXeXuXWXXyXLXαXXaXnXaXXFXXaXnXaXXαXLXyXXWXuXeXKXXiXyXΣXXΣXXVXuXhXXWXηXXiXhXXpXXhXiXXηXWXXhXuXVXXΣXXΣXyXiXXKXeXuXWXXyXLXαXXaXnXaXXFXXuXXWXXuXXdXXrXXαXXuXpX…

Gen4Gen:多概念个性化图像生成的数据驱动革新

个性化文本到图像生成模型在用户控制生成过程方面取得了重要进展。这些模型能够通过少量训练样本学习并合成包含新颖个性化概念的图像&#xff0c;例如用户的宠物或特定物品。然而&#xff0c;现有技术在处理多概念个性化时存在局限性&#xff0c;尤其是在生成包含多个相似概念…

连接与隔离:Facebook在全球化背景下的影响力

在当今全球化的背景下&#xff0c;Facebook作为全球最大的社交网络平台&#xff0c;不仅连接了世界各地的人们&#xff0c;还在全球社会、经济和文化中发挥着深远的影响。本文将深入探讨Facebook在全球化进程中的作用&#xff0c;以及其对个体和社会之间连接与隔离的双重影响。…

【续集】Java之父的退休之旅:从软件殿堂到多彩人生的探索

Java之父的退休之旅&#xff1a;从软件殿堂到多彩人生的探索-CSDN博客 四、科技领袖退休后的行业影响 4.1 传承与启迪 Gosling等科技领袖的退休&#xff0c;为行业内部年轻一代提供了更多的发展机会和成长空间。他们的退休不仅意味着权力和责任的交接&#xff0c;更是一种精…

等保测评新趋势:应对数字化转型中的安全挑战

随着信息技术的飞速发展&#xff0c;数字化转型已成为企业提升竞争力、优化运营效率的重要手段。然而&#xff0c;这一转型过程中&#xff0c;企业也面临着前所未有的安全挑战。等保测评&#xff08;信息安全等级保护测评&#xff09;作为保障信息系统安全的重要手段&#xff0…