Any-to-Any Vision-Language Model for Multimodal X-ray Imaging and Radiological Report Generation

📄 arXiv: 2505.01091v1 📥 PDF

作者: Daniele Molino, Francesco di Feola, Linlin Shen, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-02

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2501.04614

💡 一句话要点

提出多模态X光影像与报告生成框架以解决医疗数据生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态生成 医疗影像 X光图像 临床报告 生成模型 医学研究 数据一致性

📋 核心要点

  1. 现有生成模型在医疗领域应用时面临数据复杂性和临床准确性要求的挑战。
  2. 本文提出的框架专注于多模态医疗数据生成，能够生成多视角X光图像及其临床报告。
  3. 实验结果显示，该框架在生成数据质量上超越了现有方法，并在疾病分类任务中表现出色。

📝 摘要（中文）

生成模型在人工智能领域引发了革命，尤其是在多模态应用中。然而，将这些模型适应于医疗领域面临独特挑战，因医疗数据复杂且对临床准确性要求严格。本文提出了一种专门为多模态医疗数据生成设计的框架，能够生成多视角胸部X光图像及其相关临床报告，弥合了通用视觉-语言模型与医疗保健特定需求之间的差距。利用MIMIC-CXR数据集，所提框架在生成高保真图像和语义一致报告方面表现优越。定量评估显示在FID和BLEU分数上显著提升，且在下游疾病分类任务中表现与真实数据相当或更优，突显其在医学研究和诊断中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决医疗领域中多模态数据生成的难题，现有方法在处理复杂医疗数据时常常无法满足临床准确性和数据一致性要求。

核心思路：提出的框架通过结合多视角X光图像生成与临床报告生成，旨在提高生成数据的质量和实用性，满足医疗应用的特殊需求。

技术框架：整体架构包括数据预处理、生成模型训练和评估模块。首先，利用MIMIC-CXR数据集进行数据预处理，然后训练生成模型以生成图像和报告，最后通过定量指标评估生成结果。

关键创新：本研究的核心创新在于将多视角图像生成与语义报告生成相结合，形成一个统一的生成框架，与传统的单一模态生成方法相比，显著提升了生成数据的相关性和一致性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化图像和文本之间的语义一致性，同时在网络结构上引入了多层次特征提取模块，以增强生成图像的细节表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提框架在FID和BLEU分数上显著优于现有方法，且在下游疾病分类任务中，生成数据的表现与真实数据相当，甚至在某些情况下表现更佳，显示出其在医疗应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、临床决策支持和医学教育等。通过生成高质量的X光图像和临床报告，该框架能够为医生提供辅助诊断工具，提升医疗服务的效率和准确性，未来可能推动医学研究的进展。

📄 摘要（原文）

Generative models have revolutionized Artificial Intelligence (AI), particularly in multimodal applications. However, adapting these models to the medical domain poses unique challenges due to the complexity of medical data and the stringent need for clinical accuracy. In this work, we introduce a framework specifically designed for multimodal medical data generation. By enabling the generation of multi-view chest X-rays and their associated clinical report, it bridges the gap between general-purpose vision-language models and the specialized requirements of healthcare. Leveraging the MIMIC-CXR dataset, the proposed framework shows superior performance in generating high-fidelity images and semantically coherent reports. Our quantitative evaluation reveals significant results in terms of FID and BLEU scores, showcasing the quality of the generated data. Notably, our framework achieves comparable or even superior performance compared to real data on downstream disease classification tasks, underlining its potential as a tool for medical research and diagnostics. This study highlights the importance of domain-specific adaptations in enhancing the relevance and utility of generative models for clinical applications, paving the way for future advancements in synthetic multimodal medical data generation.