# 医学画像

MedTrinity-25Mは大規模な多モーダルデータセットであり、多様な粒度の医学注釈を含んでいます。複数の著者によって共同開発され、医学画像およびテキスト処理分野の研究促進を目指しています。データセットの構築には、データ抽出、多粒度テキスト記述の生成などのステップが含まれており、様々な医学画像解析タスク（VQA、病理画像解析など）をサポートしています。

CheXagentは、視覚言語基盤モデルに基づく胸部X線読影ツールです。臨床大規模言語モデルを用いて放射線科レポートを解析し、視覚エンコーダを用いてX線画像を表し、視覚と言語モダリティを橋渡しするネットワークを設計しています。さらに、CheXagentは、8つの臨床関連胸部X線読影タスクにおける視覚言語基盤モデルの性能を体系的に評価することを目的とした新しいベンチマークであるCheXbenchを導入しています。広範な定量的評価と5名の専門放射線科医による定性的レビューを経て、CheXagentは、以前開発された汎用および医学分野の基盤モデルを上回る性能をCheXbenchタスクにおいて示しました。

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