相比于现在常用的其他 Med-VQA 数据集,VQA-RAD 是一个比较早的工作,在 2018 年就发布了。但是,VQA-RAD 的数据集做得相当精细,维度很丰富,图像是从 Medpix 上获取的(Medpixhttps://medpix.nlm.nih.gov/是美国的开源放射医学教案数据库),在每个案例中,VQA-RAD 只选择有代表性的一张图片以确保数据集中每张图片...
胸部X 光片图像作为临床诊断最常用的手段之一,是计算机与医学结合的一个重要领域。其丰富的视觉和病例报告文本信息促进了 vision-language 在医学领域发展。医学 VQA 是其中的一个重要方向,近年来比较著名的 ImageCLEF-VQA-Med,和 VQA-RAD 数据集包含了许多了胸部 X 光片问答对。 然而,尽管 X 胸片检查报告中包含...
项目链接： https://github.com/Holipori/Medical-CXR-VQA 同时，作者还提出了一种新的基于LLM的方法来构建数据集。传统的数据集构建方法中主要包括两种类型：人工标注和基于规则的方法。人工标注方法的典型示例如VQA-RAD，其依赖于大量人力资源，因而数据集的规模往往受限。只有基于规则的方法，例如ImageCLEF和作者之前...
此外,我们将PMC-VQA训练后的MedVInT在已有的MedVQA数据集上进行训练,MedVInT在已有的MedVQA数据集上超过了现有SOTA的方法。 表2:MedVInT在VQA-RAD和SLAKE数据集上的测试结果 References [1] Weixiong Lin, Ziheng Zhao, Xiaoman Zhang, Chaoyi Wu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, and Weidi...
we introduce Rad-ReStruct, a new benchmark dataset that provides f i ne-grained, hierarchi-cally ordered annotations in the form of structured reports for X-Ray im-ages. We model the structured reporting task as hierarchical visual ques-tion answering (VQA) and propose hi-VQA, a novel metho...
Medical VQA,CMAG-MVQA).该方法首先基于U-Net编码有效增强图像局部特征;其次,从交叉模态协同角度,提出选择引导注意力方法,为单模态表征引入其他模态的交互信息;同时,再利用自注意机制进一步增强选择引导注意力的图像表征.在VQA-RAD医学问答数据集上的消融... 刘凯,任洪逸,李蓥,... - 《计算机工程》 被引量: 0...
git clone https://github.com/ChantalMP/Rad-ReStruct.git Install requirements: conda create -n radrestruct_env python=3.9 conda activate radrestruct_env pip install -r requirements.txt Download data Rad-ReStruct: download images fromhttps://openi.nlm.nih.gov/imgs/collections/NLMCXR_png.tgz ...
VQA-RAD PathVQA VQA-Med Methodology 1. Overcoming Data Limitation in Medical Visual Question Answering 2. Medical Visual Question Answering via Conditional Reasoning Summary 最近在调研和学习医疗视觉问答(medical-VQA)任务,阅读了几篇论文,在这儿做一个简单的总结和记录。 Overview 视觉问答(VQA)是最近几年出...
本文提出一个可以将VQA模型对分布偏移的鲁棒性表示出来的基于一致性的度量方法measure,名为RAD(Robustness to Augmented Data)。 基于CADs(counterfactual data augmentations 反事实数据增强),旨在保留其他所有信息的同时操作某个特定的属性,我们便可以评估模型对属性改变的鲁棒性。
We re-organize the evaluation script provided by GQA official, the original script and evaluation data can be found athttps://cs.stanford.edu/people/dorarad/gqa/evaluate.htmlStep 1: Generate evaluation dataset To evaluate your model, there are two options: ...