論文の概要: MedXChat: A Unified Multimodal Large Language Model Framework towards CXRs Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02233v2
• Date: Fri, 10 May 2024 03:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:17:21.520563
• Title: MedXChat: A Unified Multimodal Large Language Model Framework towards CXRs Understanding and Generation
• Title（参考訳）: MedXChat: CXRの理解と生成のための統合マルチモーダル大規模言語モデルフレームワーク
• Authors: Ling Yang, Zhanyu Wang, Zhenghao Chen, Xinyu Liang, Luping Zhou,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な画像処理タスクで成功している。 胸部X線(CXR)の理解・生成におけるMLLMsの可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.497591315598402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown success in various general image processing tasks, yet their application in medical imaging is nascent, lacking tailored models. This study investigates the potential of MLLMs in improving the understanding and generation of Chest X-Rays (CXRs). We introduce MedXChat, a unified framework facilitating seamless interactions between medical assistants and users for diverse CXR tasks, including text report generation, visual question-answering (VQA), and Text-to-CXR generation. Our MLLMs using natural language as the input breaks task boundaries, maximally simplifying medical professional training by allowing diverse tasks within a single environment. For CXR understanding, we leverage powerful off-the-shelf visual encoders (e.g., ViT) and LLMs (e.g., mPLUG-Owl) to convert medical imagery into language-like features, and subsequently fine-tune our large pre-trained models for medical applications using a visual adapter network and a delta-tuning approach. For CXR generation, we introduce an innovative synthesis approach that utilizes instruction-following capabilities within the Stable Diffusion (SD) architecture. This technique integrates smoothly with the existing model framework, requiring no extra parameters, thereby maintaining the SD's generative strength while also bestowing upon it the capacity to render fine-grained medical images with high fidelity. Through comprehensive experiments, our model demonstrates exceptional cross-task adaptability, displaying adeptness across all three defined tasks. Our MedXChat model and the instruction dataset utilized in this research will be made publicly available to encourage further exploration in the field.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な画像処理タスクで成功したが、医療画像への応用は初期段階にあり、調整されたモデルが欠如している。 本研究では,胸部X線(CXR)の理解と生成を改善するためのMLLMの可能性について検討した。 MedXChatは、テキストレポート生成、視覚質問応答(VQA)、テキスト・ツー・CXR生成を含む多様なCXRタスクにおいて、医療アシスタントとユーザ間のシームレスな対話を容易にする統合フレームワークである。 自然言語を入力として使用するMLLMは、タスク境界を破り、単一の環境内で多様なタスクを許容することにより、医療専門家のトレーニングを最大限に単純化する。 CXR理解のために、医用画像の言語的特徴に変換するために、強力な市販のビジュアルエンコーダ(eg, ViT)とLLM(eg, mPLUG-Owl)を活用し、ビジュアルアダプタネットワークとデルタチューニングアプローチを用いて、医用アプリケーション用の大規模トレーニング済みモデルを微調整する。 CXR生成には、安定拡散(SD)アーキテクチャ内の命令追従機能を利用する革新的な合成手法を導入する。 この技術は既存のモデルフレームワークとスムーズに統合され、余分なパラメータを必要とせず、SDの生成強度を維持しつつ、高い忠実度で微細な医用画像を描画する能力を与える。 総合的な実験を通して、我々のモデルは3つの定義されたタスクの全てに適応性を示す、例外的なクロスタスク適応性を示す。 我々のMedXChatモデルと本研究で利用した命令データセットを公開して,この分野のさらなる探索を奨励する。

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