論文の概要: Advancing Medical Imaging with Language Models: A Journey from N-grams to ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04920v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 01:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 16:26:21.523238
• Title: Advancing Medical Imaging with Language Models: A Journey from N-grams to ChatGPT
• Title（参考訳）: 言語モデルによる医用イメージングの促進:N-gramからChatGPTへの旅
• Authors: Mingzhe Hu, Shaoyan Pan, Yuheng Li, Xiaofeng Yang
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルを用いて手作業を改善する医療画像の分野での研究者に対するレビューとチュートリアルを提供する。 臨床ワークフロー効率の向上,診断エラーの低減,医療専門家の時間的かつ正確な診断支援など,医用画像解析のための正確かつ効率的な言語モデルの有用性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4492242722754107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we aimed to provide a review and tutorial for researchers in the field of medical imaging using language models to improve their tasks at hand. We began by providing an overview of the history and concepts of language models, with a special focus on large language models. We then reviewed the current literature on how language models are being used to improve medical imaging, emphasizing different applications such as image captioning, report generation, report classification, finding extraction, visual question answering, interpretable diagnosis, and more for various modalities and organs. The ChatGPT was specially highlighted for researchers to explore more potential applications. We covered the potential benefits of accurate and efficient language models for medical imaging analysis, including improving clinical workflow efficiency, reducing diagnostic errors, and assisting healthcare professionals in providing timely and accurate diagnoses. Overall, our goal was to bridge the gap between language models and medical imaging and inspire new ideas and innovations in this exciting area of research. We hope that this review paper will serve as a useful resource for researchers in this field and encourage further exploration of the possibilities of language models in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデルを用いた医用画像の分野の研究者に対して,手作業の改善のためのレビューとチュートリアルの提供を目的とした。 最初は、言語モデルの歴史と概念の概要を提供し、特に大きな言語モデルに焦点をあてることから始めました。 次に, 画像キャプション, レポート生成, レポート分類, 発見抽出, 視覚的質問応答, 解釈可能な診断など, 様々な形態や臓器の様々な応用に, 言語モデルがどのように使われているかについて, 現状の文献をレビューした。 ChatGPTは、研究者がさらなる応用を探求するために特別に強調された。 臨床ワークフロー効率の向上,診断エラーの低減,医療専門家の時間的かつ正確な診断支援など,医用画像解析のための正確かつ効率的な言語モデルの有用性について検討した。 私たちの目標は、言語モデルと医療画像のギャップを埋め、このエキサイティングな研究領域で新しいアイデアとイノベーションを刺激することでした。 本論文は,この分野の研究者にとって有用な資料となり,医療画像における言語モデルの可能性のさらなる探究を促すことを期待する。

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