論文の概要: CephGPT-4: An Interactive Multimodal Cephalometric Measurement and Diagnostic System with Visual Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07518v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 15:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 12:28:53.325306
• Title: CephGPT-4: An Interactive Multimodal Cephalometric Measurement and Diagnostic System with Visual Large Language Model
• Title（参考訳）: CephGPT-4:視覚的大言語モデルを用いた対話型マルチモーダルケパロメトリ計測・診断システム
• Authors: Lei Ma, Jincong Han, Zhaoxin Wang, Dian Zhang
• Abstract要約: CephGPT-4モデルは優れた性能を示し、矯正的測定と診断の応用に革命をもたらす可能性がある。 これらの革新は矯正学の分野で革命的応用の可能性を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.64641334287597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large-scale multimodal language models (LMMs) have achieved remarkable success in general domains. However, the exploration of diagnostic language models based on multimodal cephalometric medical data remains limited. In this paper, we propose a novel multimodal cephalometric analysis and diagnostic dialogue model. Firstly, a multimodal orthodontic medical dataset is constructed, comprising cephalometric images and doctor-patient dialogue data, with automatic analysis of cephalometric landmarks using U-net and generation of diagnostic reports. Then, the cephalometric dataset and generated diagnostic reports are separately fine-tuned on Minigpt-4 and VisualGLM. Results demonstrate that the CephGPT-4 model exhibits excellent performance and has the potential to revolutionize orthodontic measurement and diagnostic applications. These innovations hold revolutionary application potential in the field of orthodontics.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダル言語モデル (LMM) は一般領域において顕著な成功を収めた。 しかし、マルチモーダルな頭部計測データに基づく診断言語モデルの探索は限られている。 本稿では,新しいマルチモーダル脳波解析と診断対話モデルを提案する。 まず、u-netを用いた脳波ランドマークの自動分析と診断レポートの作成により、頭部画像と医師と患者との対話データからなるマルチモーダル矯正医療データセットを構築する。 次に、脳波データセットと生成された診断レポートをMinigpt-4とVisualGLMで別々に微調整する。 その結果,cephgpt-4モデルは優れた性能を示し,矯正的計測や診断に革命をもたらす可能性が示唆された。 これらの革新は矯正学の分野で革命的応用の可能性を持っている。

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