Vision-Language Model for Generating Textual Descriptions From Clinical Images: Model Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The automatic generation of radiology reports, which seeks to create a free-text description from a clinical radiograph, is emerging as a pivotal intersection between clinical medicine and artificial intelligence. Leveraging natural language processing technologies can accelerate report creation, enhancing health care quality and standardization. However, most existing studies have not yet fully tapped into the combined potential of advanced language and vision models. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore the integration of pretrained vision-language models into radiology report generation. This would enable the vision-language model to automatically convert clinical images into high-quality textual reports. METHODS: In our research, we introduced a radiology report generation model named ClinicalBLIP, building upon the foundational InstructBLIP model and refining it using clinical image-to-text data sets. A multistage fine-tuning approach via low-rank adaptation was proposed to deepen the semantic comprehension of the visual encoder and the large language model for clinical imagery. Furthermore, prior knowledge was integrated through prompt learning to enhance the precision of the reports generated. Experiments were conducted on both the IU X-RAY and MIMIC-CXR data sets, with ClinicalBLIP compared to several leading methods. RESULTS: Experimental results revealed that ClinicalBLIP obtained superior scores of 0.570/0.365 and 0.534/0.313 on the IU X-RAY/MIMIC-CXR test sets for the Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering (METEOR) and the Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) evaluations, respectively. This performance notably surpasses that of existing state-of-the-art methods. Further evaluations confirmed the effectiveness of the multistage fine-tuning and the integration of prior information, leading to substantial improvements. CONCLUSIONS: The proposed ClinicalBLIP model demonstrated robustness and effectiveness in enhancing clinical radiology report generation, suggesting significant promise for real-world clinical applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».