MedDiT:一种知识控制的扩散变换器框架,用于虚拟模拟病人的动态医学图像生成
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对医学教育中高成本动态模拟病人与缺乏多样化医学影像数据集的问题,提出了MedDiT框架,该框架能够根据模拟病人症状动态生成合理的医学图像。通过整合患者知识图谱与调优的扩散变换器模型,MedDiT有效提升了医学影像生成的准确性和创造性,为医学教育提供了丰富的互动学习体验。
MedXChat是一个用于医学助理和用户之间无缝互动的多模态模型,包括CXR到报告生成、基于CXR的视觉问答和文本到CXR合成三个功能。该模型在医学多模态应用中表现出优异的适应性,并在MIMIC数据集上超越了基准模型。研究还介绍了一种创新的文本到CXR合成方法,无需额外参数,能够生成高保真度的医学图像。实验证实了MedXChat在所有任务上的协同增强效果。指令数据和模型将开源。