論文の概要: ViT3D Alignment of LLaMA3: 3D Medical Image Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08588v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 07:35:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 23:04:57.362436
- Title: ViT3D Alignment of LLaMA3: 3D Medical Image Report Generation
- Title（参考訳）: ViT3DアライメントによるLLaMA3の3次元医用画像生成
- Authors: Siyou Li, Beining Xu, Yihao Luo, Dong Nie, Le Zhang,
- Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデルを用いた医療報告自動生成のための新しい手法を提案する。
我々は、3Dビジョン変換器(ViT3D)の画像エンコーダを用いて3Dスキャンを処理し、Asclepius-Llama3-8Bを言語モデルとして、自動回帰デコードによるテキストレポートを生成する。
提案手法は,LLaMA3のVT3DアライメントによるMRGとVQAの自動タスクの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.330772549166332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic medical report generation (MRG), which aims to produce detailed text reports from medical images, has emerged as a critical task in this domain. MRG systems can enhance radiological workflows by reducing the time and effort required for report writing, thereby improving diagnostic efficiency. In this work, we present a novel approach for automatic MRG utilizing a multimodal large language model. Specifically, we employed the 3D Vision Transformer (ViT3D) image encoder introduced from M3D-CLIP to process 3D scans and use the Asclepius-Llama3-8B as the language model to generate the text reports by auto-regressive decoding. The experiment shows our model achieved an average Green score of 0.3 on the MRG task validation set and an average accuracy of 0.61 on the visual question answering (VQA) task validation set, outperforming the baseline model. Our approach demonstrates the effectiveness of the ViT3D alignment of LLaMA3 for automatic MRG and VQA tasks by tuning the model on a small dataset.
- Abstract（参考訳）: 医用画像から詳細なテキストレポートを作成するための医療報告自動生成(MRG)がこの領域で重要な課題となっている。
MRGシステムは、レポート作成に必要な時間と労力を削減し、診断効率を向上させることで、放射線学的ワークフローを向上させることができる。
本研究では,マルチモーダル大言語モデルを用いたMRGの自動生成手法を提案する。
具体的には、M3D-CLIPから導入された3D Vision Transformer (ViT3D)画像エンコーダを用いて、3Dスキャンを処理し、Asclepius-Llama3-8Bを言語モデルとして使用し、自動回帰復号によりテキストレポートを生成する。
実験の結果,MRGタスク検証セットでは平均グリーンスコア0.3,視覚質問応答(VQA)タスク検証セットでは平均0.61,ベースラインモデルでは平均グリーンスコア0.3を達成できた。
提案手法は,LLaMA3のVT3DアライメントによるMRGとVQAの自動タスクの有効性を示す。
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