最终,我们的OmniMedVQA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。数据集概览如图2所示。图2右侧展示了OmniMedVQA的五种问题类型。图3反映了数据集包含的不同模态的影像和涉及的相关器官。 图2 OmniMedVQA数据集概览 图3 OmniMedVQA涉及的模态和器官 三、评测方法 为了...
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。数据集共含...
a large-scale Med-VQA dataset for chest X-rays, designed to support diverse question types and provide enhanced explainability for medical VQA systems. To our knowledge, it is the largest chest X-ray VQA dataset and the first Med-VQA dataset to embody the concept of multimodal explainability....
OmniMedVQA 是一个专注于医疗领域的大型视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 评测数据集。这个数据集由香港大学与上海人工智能实验室于 2024 年联合推出,旨在为医学多模态大模型的发展提供评测基准。OmniMedVQA 数据集的特点包括:大规模和多样性:数据集包含 118,010 张不同的图片,涵盖 12 种不同的模态,...
建立OmniMedVQA数据集并全面评估现有模型，发现普遍性能未达预期。未来，应专注于特定器官或疾病，构建专门化医学LVLM，为医学多模态大模型发展提供评测基准。此数据集有望促进医学人工智能水平提升，实现医疗领域技术创新。参考文献：[1] Wenqi Shao, Yutao Hu, Peng Gao, Meng Lei, Kaipeng Zhang, Fan...
OmniMedVQA 是一个专注于医疗领域的大型视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 评测数据集。这个数据集由香港大学与上海人工智能实验室于 2024 年联合推出,旨在为医学多模态大模型的发展提供评测基准。 OmniMedVQA 数据集的特点包括: 大规模和多样性:数据集包含 118,010 张不同的图片,涵盖 12 种不同的模态...
ai deep-learning medical vqa medical-image-processing miccai visual-question-answering aioz aioz-ai medvqa Updated Oct 3, 2023 Python Improve this page Add a description, image, and links to the medvqa topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add...
An Effective Med-VQA Method Using a Transformer with Weights Fusion of Multiple Fine-Tuned Modelsdoi:10.3390/app13179735COMPUTER visionFEATURE extractionARTIFICIAL intelligenceVisual question answering (VQA) is a task that generates or predicts an answer to a question in human language ...
PathVQA PMC-VQA Med-Halt We thank the authors for their open-sourced code/data and encourage users to cite their works when applicable. If you use this code or data for your research, please cite our work: @article{wu2024hallucination, title={Hallucination Benchmark in Medical Visual Question...
Med-VQA精度(22-24年) VQA-RAD PathVQA SLAKE 其他信息 BESTMVQA: A Benchmark Evaluation System for Medical Visual Question Answering PubMedCLIP: How Much Does CLIP Benefit Visual Question Answering in the Medical Domain?