論文の概要: VisionUnite: A Vision-Language Foundation Model for Ophthalmology Enhanced with Clinical Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02865v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 23:31:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 15:19:13.625277
- Title: VisionUnite: A Vision-Language Foundation Model for Ophthalmology Enhanced with Clinical Knowledge
- Title（参考訳）: VisionUnite:臨床知識で強化された眼科のビジョン・ランゲージ・ファンデーションモデル
- Authors: Zihan Li, Diping Song, Zefeng Yang, Deming Wang, Fei Li, Xiulan Zhang, Paul E. Kinahan, Yu Qiao,
- Abstract要約: 臨床知識によって強化された眼科の新しい視覚言語基盤モデルであるVisionUniteを紹介する。
VisionUniteは、124万の画像テキストペアからなる広範囲なデータセットで事前訓練されている。
実験の結果,VisionUnite は GPT-4V や Gemini Pro などの既存の生成基盤モデルよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.93106207758859
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The need for improved diagnostic methods in ophthalmology is acute, especially in the less developed regions with limited access to specialists and advanced equipment. Therefore, we introduce VisionUnite, a novel vision-language foundation model for ophthalmology enhanced with clinical knowledge. VisionUnite has been pretrained on an extensive dataset comprising 1.24 million image-text pairs, and further refined using our proposed MMFundus dataset, which includes 296,379 high-quality fundus image-text pairs and 889,137 simulated doctor-patient dialogue instances. Our experiments indicate that VisionUnite outperforms existing generative foundation models such as GPT-4V and Gemini Pro. It also demonstrates diagnostic capabilities comparable to junior ophthalmologists. VisionUnite performs well in various clinical scenarios including open-ended multi-disease diagnosis, clinical explanation, and patient interaction, making it a highly versatile tool for initial ophthalmic disease screening. VisionUnite can also serve as an educational aid for junior ophthalmologists, accelerating their acquisition of knowledge regarding both common and rare ophthalmic conditions. VisionUnite represents a significant advancement in ophthalmology, with broad implications for diagnostics, medical education, and understanding of disease mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 眼科における診断方法の改善の必要性は、特に未発達の地域では、専門医や先進機器に限られている。
そこで本研究では,臨床知識を付加した新しい眼科基盤モデルであるVisionUniteを紹介する。
VisionUniteは、124万のイメージテキストペアからなる広範囲なデータセットに事前トレーニングされており、提案したMMFundusデータセットを使用してさらに洗練されている。
実験の結果,VisionUnite は GPT-4V や Gemini Pro などの既存の生成基盤モデルよりも優れていた。
また、下眼科医に匹敵する診断能力を示す。
VisionUniteは、様々な臨床シナリオでよく機能し、例えば、オープンエンドのマルチディスリーズ診断、臨床説明、患者との相互作用などがあり、初期眼科疾患スクリーニングのための非常に多彩なツールである。
VisionUniteは、中年眼科医の教育援助としても機能し、一般的な眼科疾患と稀な眼科疾患の両方に関する知識の獲得を加速させる。
VisionUniteは眼科における重要な進歩であり、診断、医学教育、疾患のメカニズムの理解に幅広い意味を持つ。
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