論文の概要: A Comprehensive Study of GPT-4V's Multimodal Capabilities in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20381v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 11:39:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 15:18:14.569686
• Title: A Comprehensive Study of GPT-4V's Multimodal Capabilities in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像におけるGPT-4Vのマルチモーダル機能に関する総合的研究
• Authors: Yingshu Li, Yunyi Liu, Zhanyu Wang, Xinyu Liang, Lingqiao Liu, Lei Wang, Leyang Cui, Zhaopeng Tu, Longyue Wang, Luping Zhou
• Abstract要約: 本稿では,GPT-4Vの様々な医療画像タスクにおける機能評価について概説する。 胸部X線像におけるGPT-4Vの有用性が示唆された。 医学 VQA の領域では、GPT-4V は疑問型を区別する能力を示すが、精度の観点からは一般的なベンチマークには劣る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.25494411021066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive evaluation of GPT-4V's capabilities across diverse medical imaging tasks, including Radiology Report Generation, Medical Visual Question Answering (VQA), and Visual Grounding. While prior efforts have explored GPT-4V's performance in medical imaging, to the best of our knowledge, our study represents the first quantitative evaluation on publicly available benchmarks. Our findings highlight GPT-4V's potential in generating descriptive reports for chest X-ray images, particularly when guided by well-structured prompts. However, its performance on the MIMIC-CXR dataset benchmark reveals areas for improvement in certain evaluation metrics, such as CIDEr. In the domain of Medical VQA, GPT-4V demonstrates proficiency in distinguishing between question types but falls short of prevailing benchmarks in terms of accuracy. Furthermore, our analysis finds the limitations of conventional evaluation metrics like the BLEU score, advocating for the development of more semantically robust assessment methods. In the field of Visual Grounding, GPT-4V exhibits preliminary promise in recognizing bounding boxes, but its precision is lacking, especially in identifying specific medical organs and signs. Our evaluation underscores the significant potential of GPT-4V in the medical imaging domain, while also emphasizing the need for targeted refinements to fully unlock its capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,放射線画像生成,医用視覚質問応答(VQA),視覚的グラウンドリングなど,様々な医療画像タスクにおけるGPT-4Vの能力を総合的に評価する。 医療画像におけるgpt-4vの性能に関する先行研究は,我々の知る限りでは最良であるが,本研究は公開ベンチマークにおける最初の定量的評価である。 gpt-4vの胸部x線画像に対する記述的レポート作成における可能性,特に構造が整ったプロンプトにより誘導される場合について検討した。 しかし、MIMIC-CXRデータセットベンチマークのパフォーマンスは、CIDErのような特定の評価指標を改善するための領域を明らかにする。 医学 VQA の領域では、GPT-4V は疑問型を区別する能力を示すが、精度の観点からは一般的なベンチマークには劣る。 さらに,より意味的に堅牢な評価手法の開発を提唱するBLEUスコアなどの従来の評価指標の限界も分析により明らかになった。 視覚接地の分野では、gpt-4vは境界ボックスの認識において予備的な約束を示すが、その精度は、特に特定の医療機関や標識の識別において不足している。 医用画像領域におけるGPT-4Vの意義と,その機能を完全に開放する目的の洗練の必要性を強調した。

関連論文リスト

• Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports [51.45762396192655]
  特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能のパラダイムシフトを象徴している。 本研究は,14の医用画像データセットを対象に,Gemini,GPT-4,および4つの一般的な大規模モデルの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:08:42Z)
• Enhancing Medical Task Performance in GPT-4V: A Comprehensive Study on Prompt Engineering Strategies [28.98518677093905]
  OpenAIの最新大型ビジョン言語モデルであるGPT-4Vは、医療応用の可能性についてかなりの関心を集めている。 最近の研究や内部レビューでは、専門的な医療業務における過小評価が強調されている。 本稿では,GPT-4Vの医療機能の境界,特に内視鏡,CT,MRIなどの複雑な画像データ処理について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T15:05:59Z)
• Holistic Evaluation of GPT-4V for Biomedical Imaging [113.46226609088194]
  GPT-4Vはコンピュータビジョンのための人工知能の突破口である。 GPT-4Vは,放射線学,腫瘍学,眼科,病理学など16分野にまたがって評価を行った。 以上の結果より,GPT-4Vは異常や解剖学的認識に優れていたが,診断や局所化は困難であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T18:40:44Z)
• GPT-4V(ision) as a Generalist Evaluator for Vision-Language Tasks [70.98062518872999]
  我々は,GPT-4Vの性能評価,基本画像からテキストへの合成,高レベル画像から画像への変換,複数画像からテキストへのアライメントといったタスクに対処する能力を検証する。 特に、GPT-4Vは、様々なタスクや評価方法にまたがって人間と有望な合意を示し、マルチモーダルLCMを評価対象として持つ可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T16:11:09Z)
• Multimodal ChatGPT for Medical Applications: an Experimental Study of GPT-4V [20.84152508192388]
  我々は、最先端のマルチモーダル言語モデルであるGPT-4 with Vision(GPT-4V)の能力について批判的に評価する。 本実験は,画像と組み合わせた問診におけるGPT-4Vの習熟度を,病理と放射線学の両方のデータセットを用いて徹底的に評価した。 精度試験の結果、GPT-4Vの現在のバージョンは現実世界の診断には推奨されないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T16:26:28Z)
• Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for Multimodal Medical Diagnosis [59.35504779947686]
  GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。 評価対象は17の人体システムである。 GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。 疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T18:32:27Z)
• The Potential and Pitfalls of using a Large Language Model such as ChatGPT or GPT-4 as a Clinical Assistant [12.017491902296836]
  ChatGPTとGPT-4はいくつかの医療領域で有望な性能を示した。 われわれはChatGPTとGPT-4を用いて2つの分析を行った。 患者の評価では、GPT-4は4回に3回、正確に診断できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T21:19:47Z)
• Capabilities of GPT-4 on Medical Challenge Problems [23.399857819743158]
  GPT-4は、訓練や臨床課題の解決を通じて医療上の問題に特化しない汎用モデルである。 本稿では,GPT-4の総合的な評価を医学的能力試験とベンチマーク・データセットで行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T16:18:38Z)
• Predicting Patient Readmission Risk from Medical Text via Knowledge Graph Enhanced Multiview Graph Convolution [67.72545656557858]
  本稿では,電子健康記録の医用テキストを予測に用いる新しい手法を提案する。 外部知識グラフによって強化された多視点グラフを有する患者の退院サマリーを表現している。 実験により,本手法の有効性が証明され,最先端の性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T01:45:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。