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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20381v2
• Date: Fri, 3 Nov 2023 06:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 16:41:41.759112
• 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。 医療用VQAの領域では、GPT-4Vは質問タイプを区別する能力を示すが、精度の観点からはVQA-RADベンチマークに劣る。
• 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 image anaylsis, 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. Meanwhile, 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 the VQA-RAD benchmark 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。 医用画像分析におけるGPT-4Vの性能については,これまでにも検討されてきたが,本研究は一般用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。 一方、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。 医療用VQAの領域では、GPT-4Vは質問タイプを区別する能力を示すが、精度の観点からはVQA-RADベンチマークに劣る。 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。

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