論文の概要: Gla-AI4BioMed at RRG24: Visual Instruction-tuned Adaptation for Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04954v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 11:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:59.553056
• Title: Gla-AI4BioMed at RRG24: Visual Instruction-tuned Adaptation for Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: Gla-AI4BioMed at RRG24: Visual Instruction-tuned Adaptation for Radiology Report Generation
• Authors: Xi Zhang, Zaiqiao Meng, Jake Lever, Edmond S. L. Ho,
• Abstract要約: 胸部X線から放射線学レポートを生成するために,放射線学に焦点を当てた視覚言語モデルを提案する。 我々のモデルは、画像エンコーダとVicuna-7Bアーキテクチャに基づく微調整LDMを組み合わせることで、顕著な精度で放射線学レポートの異なるセクションを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.772106685777995
• License:
• Abstract: We introduce a radiology-focused visual language model designed to generate radiology reports from chest X-rays. Building on previous findings that large language models (LLMs) can acquire multimodal capabilities when aligned with pretrained vision encoders, we demonstrate similar potential with chest X-ray images. This integration enhances the ability of model to understand and describe chest X-ray images. Our model combines an image encoder with a fine-tuned LLM based on the Vicuna-7B architecture, enabling it to generate different sections of a radiology report with notable accuracy. The training process involves a two-stage approach: (i) initial alignment of chest X-ray features with the LLM (ii) followed by fine-tuning for radiology report generation.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線から放射線学レポートを生成するために,放射線学に焦点を当てた視覚言語モデルを提案する。 事前訓練された視覚エンコーダに合わせると,大規模言語モデル(LLM)がマルチモーダルな能力が得られるという過去の知見に基づいて,胸部X線画像でも同様の可能性を示す。 この統合により、胸部X線画像の理解と記述能力が向上する。 我々のモデルは、画像エンコーダとVicuna-7Bアーキテクチャに基づく微調整LDMを組み合わせることで、顕著な精度で放射線学レポートの異なるセクションを生成することができる。 トレーニングプロセスには2段階のアプローチが必要です。 一 胸部X線の特徴とLSMとの対応 (II)次いで放射線学報告生成のための微調整を行った。

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