MedTrinity-25M

什麼是MedTrinity-25M ？

MedTrinity-25M是一個大規模的多模式數據集，其中包含各種粒度級別的醫學註釋。它是由多個作者開發的，旨在推進醫學圖像和文本處理領域的研究。該數據集包括數據提取和生成詳細的文本描述之類的步驟，並支持諸如視覺問答和病理圖像分析之類的任務。

誰可以使用MedTrinity-25M ？

MedTrinity-25M主要針對從事醫學圖像處理和自然語言處理的研究人員和開發人員。它提供了廣泛的醫學圖像和文本數據，以支持模型培訓，算法測試以及新方法的開發。

示例方案

研究人員可以訓練深度學習模型，以使用MedTrinity-25M識別醫療圖像中的病變。

開發人員可以構建使用此數據集自動生成醫療圖像報告的系統。

教育機構可以使用MedTrinity-25M作為教材，以幫助學生了解醫學圖像分析的複雜性。

關鍵功能

數據提取：從收集的數據中提取關鍵信息，包括用於粗粒標題，區域定位和醫學知識收集的元數據集成。

多元文本文本描述生成：使用此信息促使大型語言模型生成細粒的註釋。

模型培訓和評估：提供用於模型培訓和評估的腳本，支持特定數據集的預訓練和微調。

模型庫：提供各種預訓練的模型，例如LLAVA-MED ++，可以對特定的醫學圖像分析任務進行微調。

快速啟動指南：包括詳細的安裝和使用說明，以幫助用戶快速啟動。

紙質發行：相關研究結果已發表在ARXIV上，提供了詳細的背景和方法。

社區支持：感謝幾個研究和雲計算項目的支持，為數據集開發和研究提供了計算資源。

入門教程

1。訪問GitHub頁面，並在本地克隆MedTrinity-25M數據集。

2。根據快速啟動指南安裝必要的軟件包和依賴項。

3。下載並安裝基本型號llava-meta-llama-3-8b-instruct-ft-s2。

4。使用提供的腳本來執行模型的預訓練和微調。

5。使用評估腳本評估訓練有素的模型的性能。

6。根據研究需求自定義算法開發和測試。