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基于判别增强大语言模型微调的医学影像报告生成

Medical imaging report generation via multi-modal large language models with discrimination-enhanced fine-tuning
钱乾1,2
孙丽萍1
刘佳霖1,2
杜慧江1
凌晨1
1. 上海健康医学院 医疗器械学院, 上海 201318
2. 上海理工大学 健康科学与工程学院, 上海 200093

摘要

目的:自动化的医学影像报告生成可以提高影像医生的工作效率。传统的医学影像报告生成方法大多数基于判别式和图像描述生成式,在准确性、流畅性、多样性方面存在不足。基于大语言模型微调的医学影像生成技术有望改善以上问题。方法:本研究在预训练多模态大语言模型基础上,提出一种判别增强的微调方法——MedVLM。以影像诊断作为辅助的判别目标,引入低秩自适应微调法、提示微调法以及冻结微调法,来微调多模态大语言模型的特征提取模块、视觉-语言转换模块以及大语言模型模块,使其能够准确诊断肺部CT影像的疾病,并生成准确性更高的肺部CT影像报告。结果:本方法的BLEU@4得分率为40.85%(40.41%~40.94%),METEOR得分率为70.56%(70.37%~70.8%),生成报告的肺炎诊断准确率为87.67%(86.06%~87.39%)。显著超越传统的图像描述方法。结论:判别增强大语言模型微调的医学影像报告生成方法,可以显著提高肺部CT影像报告生成的准确性,具有广泛的应用潜力。

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0303
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期

发布历史

[2024-12-11] 优先出版

引用本文

钱乾, 孙丽萍, 刘佳霖, 等. 基于判别增强大语言模型微调的医学影像报告生成 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0303. (Qian Qian, Sun Liping, Liu Jialin, et al. Medical imaging report generation via multi-modal large language models with discrimination-enhanced fine-tuning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0303. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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