論文の概要: Med-Banana-50K: A Cross-modality Large-Scale Dataset for Text-guided Medical Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00801v3
• Date: Fri, 07 Nov 2025 16:53:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 14:53:49.498905
• Title: Med-Banana-50K: A Cross-modality Large-Scale Dataset for Text-guided Medical Image Editing
• Title（参考訳）: Med-Banana-50K:テキスト誘導医療画像編集のためのクロスモダリティ大規模データセット
• Authors: Zhihui Chen, Mengling Feng,
• Abstract要約: Med-Banana-50Kは、胸部X線、脳MRI、23の疾患を含む50万以上の画像編集の包括的なデータセットである。 私たちのデータセットの重要な差別化要因は、医学的に基盤とした品質管理プロトコルです。 Med-Banana-50Kには、完全な評価ログによる編集の試みが約37,000回失敗している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.156463079664134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image editing has emerged as a pivotal technology with broad applications in data augmentation, model interpretability, medical education, and treatment simulation. However, the lack of large-scale, high-quality, and openly accessible datasets tailored for medical contexts with strict anatomical and clinical constraints has significantly hindered progress in this domain. To bridge this gap, we introduce Med-Banana-50K, a comprehensive dataset of over 50k medically curated image edits spanning chest X-ray, brain MRI, and fundus photography across 23 diseases. Each sample supports bidirectional lesion editing (addition and removal) and is constructed using Gemini-2.5-Flash-Image based on real clinical images. A key differentiator of our dataset is the medically grounded quality control protocol: we employ an LLM-as-Judge evaluation framework with criteria such as instruction compliance, structural plausibility, image realism, and fidelity preservation, alongside iterative refinement over up to five rounds. Additionally, Med-Banana-50K includes around 37,000 failed editing attempts with full evaluation logs to support preference learning and alignment research. By offering a large-scale, medically rigorous, and fully documented resource, Med-Banana-50K establishes a critical foundation for developing and evaluating reliable medical image editing systems. Our dataset and code are publicly available. [https://github.com/richardChenzhihui/med-banana-50k].
• Abstract（参考訳）: 医用画像編集は、データ拡張、モデル解釈可能性、医学教育、治療シミュレーションに広く応用された重要な技術として登場した。 しかし, 解剖学的, 臨床的制約が厳格な医学的文脈に適した大規模で高品質でオープンにアクセス可能なデータセットの欠如は, この領域の進歩を著しく妨げている。 このギャップを埋めるために、私たちはMed-Banana-50Kを紹介します。 それぞれのサンプルは、双方向の病変編集(追加と除去)をサポートし、実際の臨床画像に基づいてGemini-2.5-Flash-Imageを用いて構築される。 我々は,LLM-as-Judge評価フレームワークを用いて,命令コンプライアンス,構造的妥当性,画像リアリズム,忠実度保存などの基準を,最大5ラウンドで反復的に改善する。 さらに、Med-Banana-50Kには、選好学習とアライメント研究をサポートするための完全な評価ログによる編集の試みが約37,000回失敗している。 Med-Banana-50Kは、大規模で、医学的に厳格で、完全に文書化されたリソースを提供することで、信頼できる医用画像編集システムを開発し評価するための重要な基盤を確立している。 データセットとコードは公開されています。 https://github.com/richardChenzhihui/med-banana-50k]

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