Open Resources 公共资源 公共数据集 公共教程HOT 公共模型 OpenBayes 服务状态帮助与支持关于 搜索K 登录/注册 hyperai-tutorials/ 数据集/ OmniMedVQA 大规模医学 VQA 评测数据集/ 版本 V1 当前版本 创建空版本 概览版本1 v1最新版本当前版本 11 个月前 处理完毕 9.96 GB 暂无版本描述OpenBayes 控制台
代码和数据集下载:https://github.com/OpenGVLab/Mu 图1 不同医学VQA数据集比较 二、数据集构建 由于高质量医学数据的稀缺性,加之普通标注员很难处理医学数据,因此,构建高质量的医学VQA数据集是一个十分有挑战性的任务。为了解决这个问题,我们从医学分类数据集入手,基于数据集中的类别属性和其他延伸知识,构建VQA问...
数据集信息 VQA-Med-2019 是一个专注于医学领域的视觉问答数据集,旨在通过图像内容分析来解答问题,无须额外的医学专业知识或领域内推理。它包含四个主要问题类别:影像模态(Modality)、成像平面(Plane)、器官系统(Organ System)以及异常情况(Abnormality)。这些问题按不同的难度级别设计,以适应多样的分类和文本生成方法。
PubMedVision 是一个大规模且高质量的医疗多模态数据集,由深圳市大数据研究院、香港中文大学和 National Health Data Institute 的研究团队于 2024 年创建,包含 130 万个医学 VQA 样本。相关论文成果为「HuatuoGPT-Vision, Towards Injecting Medical Visual Knowledge into Multimodal LLMs at Scale」。 该数据集通过...
现有医学VQA数据集在规模与全面性上不足，因此构建一个大规模、全面的数据集至关重要。构建高质量医学VQA数据集面临挑战，需从医学分类数据集出发，结合类别属性与延伸知识生成问题。以肺结核患者胸腔X-Ray影像为例，设计如下QA模版：- Q：该图像是通过什么模态采集得到的？A：X-Ray - Q：该图像显示了...
从深度学习的角度来看,这些任务的模型旨在处理文本和3D医学图像数据,生成相应的文本输出。在这个背景下,有两个关键任务:报告生成[32, 33]和医学视觉问答(VQA)[21, 28]。对于这些任务,模型必须具有强大的特征提取和信息处理能力,以分析复杂的图像内容和生成准确的文字信息。然而,传统的特定任务模型[12, 36, 52]...
Ø多模态能力方面,日日新 5.0支持高清长图的解析和理解以及文生图交互式生成,还可以实现复杂的跨文档知识抽取及总结问答展示,具备丰富的多模态交互能力。性能全球领先,在权威综合基准测试MMBench中综合得分排名首位,在多个知名多模态榜单MathVista, AI2D, ChartQA, TextVQA, DocVQA, MMMU 取得领先成绩。
OmniMedVQA数据集是由香港大学与上海人工智能实验室联合推出的一个专注于医疗领域的大型视觉问答(VQA)评测数据集。该数据集包含118,010种不同图片,拥有12种不同模态,涉及超过20个人体不同的器官、部位。OmniMedVQA以73个不同分类数据集为基础,拓展出了多种QA模版,基于这些QA对进行采样,得到了12,7995个不同的VQA...
OmniMedVQA数据集是由香港大学与上海人工智能实验室联合推出的一个专注于医疗领域的大型视觉问答(VQA)评测数据集。该数据集包含118,010种不同图片,拥有12种不同模态,涉及超过20个人体不同的器官、部位。OmniMedVQA以73个不同分类数据集为基础,拓展出了多种QA模版,基于这些QA对进行采样,得到了12,7995个不同的VQA...
Med-Gemini-2D/3D/Polygenic 通过自动指标和人类专家的严格评估,在医学 VQA、报告生成(CXR 和 CT)、基因组学疾病风险预测和医学影像分类等方面设定了新的标准,并在一系列基准中表现出色 关键信息解读 深度学习的医疗普及化: 模型打开了医学人工智能的新大门。利用 700 万个样本和 370 万个医疗病例(大部分为自由文...