論文の概要: Intelligent Healthcare Imaging Platform An VLM-Based Framework for Automated Medical Image Analysis and Clinical Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13590v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 23:15:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.672083
- Title: Intelligent Healthcare Imaging Platform An VLM-Based Framework for Automated Medical Image Analysis and Clinical Report Generation
- Title（参考訳）: 医用画像の自動解析と臨床報告作成のためのVLMベースのインテリジェントヘルスケアイメージングプラットフォーム
- Authors: Samer Al-Hamadani,
- Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデル(VLM)を活用した医用画像解析のためのインテリジェントマルチモーダルフレームワークを提案する。
このフレームワークはGoogle Gemini 2.5 Flashを統合し、腫瘍を自動的に検出し、CT、MRI、X線、超音波などの複数の画像モダリティで臨床報告を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) in healthcare imaging has revolutionized diagnostic medicine and clinical decision-making processes. This work presents an intelligent multimodal framework for medical image analysis that leverages Vision-Language Models (VLMs) in healthcare diagnostics. The framework integrates Google Gemini 2.5 Flash for automated tumor detection and clinical report generation across multiple imaging modalities including CT, MRI, X-ray, and Ultrasound. The system combines visual feature extraction with natural language processing to enable contextual image interpretation, incorporating coordinate verification mechanisms and probabilistic Gaussian modeling for anomaly distribution. Multi-layered visualization techniques generate detailed medical illustrations, overlay comparisons, and statistical representations to enhance clinical confidence, with location measurement achieving 80 pixels average deviation. Result processing utilizes precise prompt engineering and textual analysis to extract structured clinical information while maintaining interpretability. Experimental evaluations demonstrated high performance in anomaly detection across multiple modalities. The system features a user-friendly Gradio interface for clinical workflow integration and demonstrates zero-shot learning capabilities to reduce dependence on large datasets. This framework represents a significant advancement in automated diagnostic support and radiological workflow efficiency, though clinical validation and multi-center evaluation are necessary prior to widespread adoption.
- Abstract（参考訳）: 医療画像における人工知能(AI)の急速な進歩は、診断医療と臨床意思決定プロセスに革命をもたらした。
本研究は、医用画像解析のためのインテリジェント・マルチモーダル・フレームワークで、医療診断にビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)を活用する。
このフレームワークはGoogle Gemini 2.5 Flashを統合し、腫瘍を自動的に検出し、CT、MRI、X線、超音波などの複数の画像モダリティで臨床報告を生成する。
このシステムは,視覚的特徴抽出と自然言語処理を併用して文脈的画像解釈を実現し,座標検証機構と確率ガウスモデルを用いて異常分布を推定する。
多層可視化技術は、80ピクセル平均偏差を達成し、臨床信頼性を高めるために詳細な医用画像、オーバーレイ比較、統計的表現を生成する。
結果処理は、正確なプロンプトエンジニアリングとテキスト分析を利用して、解釈可能性を維持しながら構造化された臨床情報を抽出する。
実験により,複数モードにわたる異常検出において高い性能を示した。
このシステムは、臨床ワークフロー統合のためのユーザフレンドリーなGradioインターフェースを備え、大規模なデータセットへの依存を減らすためにゼロショット学習機能を示す。
この枠組みは, 臨床検査と多施設評価が普及する以前に必要だが, 自動診断支援と放射線学的ワークフロー効率の大幅な向上を図っている。
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