做废钢铁生意在哪个网站了解,上海旅游网站建设情况,拼车平台网站开发,aso应用商店优化原因MiniGPT-Med 通用医学视觉大模型#xff1a;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#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2407.04106
代码#xff1a;https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-Med
提出背景
近年来#xff0c;人工智能#xff08;AI… 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。 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 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。 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。 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 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 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。 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。 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]。 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 (29434256)。
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
