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Biomedvlp CXR BERT General

microsoftによって開発
CXR-BERTは胸部X線分野向けに開発された専用言語モデルで、語彙と事前学習プロセスの改良により放射線学テキスト処理能力を最適化
ダウンロード数 12.31k
リリース時間 : 5/5/2022

モデル概要

BERTアーキテクチャに基づくバイオメディカル分野の事前学習モデルで、胸部X線レポート分析に特化し、多段階トレーニングによりテキスト-画像表現の整合を実現

モデル特徴

ドメイン最適化語彙
バイオメディカル文献と臨床レポート向けに最適化されたトークナイザーで、冗長トークンを38%削減
多段階事前学習
MLMタスク→放射線学ドメイン適応→マルチモーダルコントラスティブラーニングの3段階トレーニングプロセス
クロスモーダル整合
CLIPに類似したフレームワークを採用し、テキスト-画像表現空間の整合を実現

モデル能力

放射線学自然言語推論
医療テキストマスク予測
ゼロショット医療画像ローカライゼーション
クロスモーダル検索

使用事例

医学研究
放射線学レポート分析
胸部X線レポートの臨床所見を自動解析
RadNLIタスクで65.21%の精度を達成
医療画像検索
テキスト記述に基づき関連医療画像を検索
MS-CXRデータセットでCNRスコア1.142を達成
臨床支援
画像診断支援
画像所見に対応する標準化記述テキストを生成
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