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对应独特的病人。另外,为了确保图片的质量,VQA-RAD 选择的每张图片都是人工审核确保没有医学标...
大模型想打开应用前景,要从数据集入手。 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...
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和作者之前的工作Medical-Diff-VQA,才可能生成更大规模数据集。 然而,...
因此,现有的医学 VQA 数据集往往比通用领域数据集更小、更专业化。著名的数据集包括 VQA-MED(Hasan 等人,2018b)、Abacha 等人(2019,2020)、VQA-RAD(Lau 等人,2018b)和 PathVQA(He 等人,2020a)。 随着2018 年 VQA-Med 挑战的推出,医...
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...
大模型想打开应用前景,要从数据集入手。 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...
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和作者之前的工作Medical-Diff-VQA,才可能生成更大规模数据集。
大模型想打开应用前景,要从数据集入手。 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...
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和作者之前的工作Medical-Diff-VQA,才可能生成更大规模数据集。