多模态大语言模型HuatuoGPT-Vision:专门设计用来处理医学视觉知识,并将其注入到现有的多模态大型语言模型中

分类:大语言模型 | 热度:20 ℃

深圳市大数据研究院、香港中文大学(深圳)和国家健康数据研究院(深圳)的研究人员推出多模态大语言模型HuatuoGPT-Vision,它专门设计用来处理医学视觉知识,并将其注入到现有的多模态大型语言模型中。简单来说,HuatuoGPT-Vision就像是一个学习了大量医学图像和文本资料的智能助手,它能理解医学图像的内容,并用自然语言来描述和回答有关这些图像的问题。

  • GitHub:https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT-Vision
  • 数据集:https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/PubMedVision

例如,医生需要分析一张CT扫描图像,判断患者是否有脑部肿瘤。HuatuoGPT-Vision可以查看这张图像,然后生成一份描述,指出图像中的特定区域、大小、形状等特征,并可能提出一些初步的医学见解。这样,医生就可以利用这个模型的输出作为诊断过程的辅助。

主要功能:

  • 医学图像理解:HuatuoGPT-Vision能够识别和理解医学图像,比如X光片、CT扫描、MRI图像等。
  • 多模态能力提升:通过学习医学图像和相关文本,提升模型在医学领域的多模态处理能力。

主要特点:

  • 大规模数据集:使用了PubMed数据库中大规模的、去标识化的医学图像-文本对来训练模型。
  • 数据去噪和重格式化:通过MLLM去噪和重格式化数据,提高了数据质量。
  • 医学专家验证:由医学专家进行手动检查,确保数据集的准确性和可靠性。

工作原理:

  1. 数据筛选:从PubMed数据库中筛选出高质量的医学图像和文本对。
  2. 去噪:使用MLLM(如GPT-4V)对筛选出的数据进行去噪处理,去除可能的错误和不准确的信息。
  3. 重格式化:MLLM根据图像和文本内容生成更准确、更一致的医学视觉问答(VQA)数据。
  4. 构建数据集:构建了包含130万个医学VQA样本的PubMedVision数据集。

具体应用场景:

  • 医学教育:作为教学工具,帮助学生学习和理解医学图像。
  • 临床辅助诊断:辅助医生分析医学图像,提供可能的诊断建议。
  • 医学研究:在医学研究中快速处理和分析大量医学图像数据。
  • 患者教育:向患者解释医学图像的内容和相关的健康状况。
声明: 猎游人 每天为你带来最新的游戏和硬件打折情报,帮你精心挑选值得玩的游戏,让您的钱花的更值!本站信息大部分来自于网友爆料,如果您发现了优质的游戏或好的价格,不妨爆料给我们吧(谢绝任何商业爆料)! 点此爆料

0条评论

Hi,您需要填写昵称和邮箱!
姓名 (必填)
邮箱 (必填)
网站

暂时木有评论