論文の概要: UlcerGPT: A Multimodal Approach Leveraging Large Language and Vision Models for Diabetic Foot Ulcer Image Transcription
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01989v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 19:51:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 09:44:41.925972
- Title: UlcerGPT: A Multimodal Approach Leveraging Large Language and Vision Models for Diabetic Foot Ulcer Image Transcription
- Title（参考訳）: UlcerGPT: 大規模言語と視覚モデルを用いた糖尿病性足底画像の転写
- Authors: Reza Basiri, Ali Abedi, Chau Nguyen, Milos R. Popovic, Shehroz S. Khan,
- Abstract要約: 糖尿病性足潰瘍(DFU)は、入院や下肢切断の主因である。
我々は,DFU画像の書き起こしに大規模言語と視覚モデルを活用する,新しいマルチモーダルアプローチであるUlcerGPTを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2753373019020016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diabetic foot ulcers (DFUs) are a leading cause of hospitalizations and lower limb amputations, placing a substantial burden on patients and healthcare systems. Early detection and accurate classification of DFUs are critical for preventing serious complications, yet many patients experience delays in receiving care due to limited access to specialized services. Telehealth has emerged as a promising solution, improving access to care and reducing the need for in-person visits. The integration of artificial intelligence and pattern recognition into telemedicine has further enhanced DFU management by enabling automatic detection, classification, and monitoring from images. Despite advancements in artificial intelligence-driven approaches for DFU image analysis, the application of large language models for DFU image transcription has not yet been explored. To address this gap, we introduce UlcerGPT, a novel multimodal approach leveraging large language and vision models for DFU image transcription. This framework combines advanced vision and language models, such as Large Language and Vision Assistant and Chat Generative Pre-trained Transformer, to transcribe DFU images by jointly detecting, classifying, and localizing regions of interest. Through detailed experiments on a public dataset, evaluated by expert clinicians, UlcerGPT demonstrates promising results in the accuracy and efficiency of DFU transcription, offering potential support for clinicians in delivering timely care via telemedicine.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病性足潰瘍(DFU)は、入院や下肢切断の主たる原因であり、患者や医療システムに大きな負担がかかる。
DFUの早期発見と正確な分類は深刻な合併症の予防に重要であるが、多くの患者は特別なサービスへのアクセスが限られているため、ケアの遅れを経験する。
テレヘルスは、ケアへのアクセスを改善し、対人訪問の必要性を減らす、有望なソリューションとして登場した。
人工知能とパターン認識を遠隔医療に統合することで、画像からの自動検出、分類、監視を可能にすることで、DFU管理をさらに強化した。
DFU画像解析のための人工知能駆動アプローチの進歩にもかかわらず、DFU画像の大規模な言語モデルの適用はまだ検討されていない。
このギャップに対処するために,DFU画像の書き起こしに大規模言語と視覚モデルを活用する新しいマルチモーダルアプローチであるUlcerGPTを導入する。
このフレームワークは、Large LanguageやVision Assistant、Chat Generative Pre-trained Transformerといった高度な視覚と言語モデルを組み合わせて、関心のある領域を共同で検出、分類、ローカライズすることでDFU画像を転写する。
専門医によって評価された公開データセットに関する詳細な実験を通じて、UlcerGPTはDFU転写の正確性と効率の有望な結果を示し、遠隔医療によるタイムリーなケアの提供において、臨床医の潜在的支援を提供する。
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