論文の概要: XrayGPT: Chest Radiographs Summarization using Medical Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07971v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 12:16:24.133211
• Title: XrayGPT: Chest Radiographs Summarization using Medical Vision-Language Models
• Title（参考訳）: XrayGPT : 医用ビジョンランゲージモデルを用いた胸部X線撮影
• Authors: Omkar Thawkar, Abdelrahman Shaker, Sahal Shaji Mullappilly, Hisham Cholakkal, Rao Muhammad Anwer, Salman Khan, Jorma Laaksonen, Fahad Shahbaz Khan
• Abstract要約: 我々は,会話型医療ビジョン言語モデルであるXrayGPTを紹介する。 胸部X線写真に関するオープンエンドの質問を分析し、答えることができる。 自由テキストラジオグラフィーレポートから217kの対話的かつ高品質な要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.437091462613544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The latest breakthroughs in large vision-language models, such as Bard and GPT-4, have showcased extraordinary abilities in performing a wide range of tasks. Such models are trained on massive datasets comprising billions of public image-text pairs with diverse tasks. However, their performance on task-specific domains, such as radiology, is still under-investigated and potentially limited due to a lack of sophistication in understanding biomedical images. On the other hand, conversational medical models have exhibited remarkable success but have mainly focused on text-based analysis. In this paper, we introduce XrayGPT, a novel conversational medical vision-language model that can analyze and answer open-ended questions about chest radiographs. Specifically, we align both medical visual encoder (MedClip) with a fine-tuned large language model (Vicuna), using a simple linear transformation. This alignment enables our model to possess exceptional visual conversation abilities, grounded in a deep understanding of radiographs and medical domain knowledge. To enhance the performance of LLMs in the medical context, we generate ~217k interactive and high-quality summaries from free-text radiology reports. These summaries serve to enhance the performance of LLMs through the fine-tuning process. Our approach opens up new avenues the research for advancing the automated analysis of chest radiographs. Our open-source demos, models, and instruction sets are available at: https://github.com/mbzuai-oryx/XrayGPT.
• Abstract（参考訳）: bardやgpt-4といった大規模な視覚言語モデルにおける最新のブレークスルーは、幅広いタスクを実行するための並外れた能力を示している。 このようなモデルは、数十億のパブリックなイメージテキストペアとさまざまなタスクからなる巨大なデータセットでトレーニングされる。 しかしながら、放射線学のようなタスク固有の領域におけるそれらのパフォーマンスは、まだ未解明であり、バイオメディカルイメージの理解の洗練が欠如しているため、潜在的に制限されている。 一方、会話型医療モデルは顕著な成功を収めているが、主にテキスト分析に焦点を当てている。 本稿では,胸部X線写真に関するオープンな質問を分析し,回答できる,会話型医療ビジョン言語モデルであるXrayGPTを紹介する。 具体的には、単純な線形変換を用いて、医療用ビジュアルエンコーダ(MedClip)と、微調整された大言語モデル(Vicuna)を一致させる。 このアライメントにより,X線写真や医用領域の知識を深く理解した視覚的会話能力を持つことができる。 医学的文脈におけるLCMの性能を高めるために,自由テキストラジオグラフィーレポートから217k程度の対話的,高品質な要約を生成する。 これらの要約は、微調整プロセスを通じてLLMの性能を高めるのに役立つ。 我々のアプローチは胸部x線写真の自動分析を進歩させる研究の新たな道を開く。 オープンソースデモ、モデル、命令セットは、https://github.com/mbzuai-oryx/XrayGPT.comで公開しています。

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