---

license: apache-2.0 language:

• vi
• en
• zh base_model:
• erax-ai/EraX-VL-7B-V1.5 library_name: transformers tags:
• erax
• multimodal
• erax-vl-7B
• insurance
• ocr
• vietnamese
• bcg
• radiology
• car accidence
• hand-writing
• ancient
• question-answering
• image-text-to-text
• visual-question-answering
• document-question-answering pipeline_tag: visual-question-answering widget:
• src: images/photo-1-16505057982762025719470.webp example_title: Test 1
• src: images/vt-don-thuoc-f0-7417.jpeg example_title: Test 2

---

EraX-VL-7B-V2.0-Preview

Introduction 🎉

Hot on the heels of the popular EraX-VL-7B-V1.0 model, we proudly present EraX-VL-7B-V2.0-Preview, another robust multimodal model for OCR (optical character recognition) and VQA (visual question-answering) that excels in various languages 🌍, with a particular focus on Vietnamese 🇻🇳.
This model stands out for its precise recognition capabilities across a range of documents 📝, including medical forms 🩺, invoices 🧾, bills of sale 💳, quotes 📄, and medical records 💊. This functionality is expected to be highly beneficial for hospitals 🏥, clinics 💉, insurance companies 🛡️, and other similar applications 📋. Built on the solid foundation of the erax-ai/EraX-VL-7B-V1.5[1], which we found to be of high quality and fluent in Vietnamese, EraX-VL-7B-V2.0-Preview has been fine-tuned to enhance its performance. This model is a "preview-only" version of the final V2.0 which is planned to release after Lunar New Year (Ất Tỵ 2025).

NOTA BENE:

• EraX-VL (LLM vision large language model) is NOT a typical OCR-only tool likes Tesseract but is a Multimodal LLM-based model. To use it effectively, you may have to twist your prompt carefully depending on your tasks.
• With the precision of a skilled radiologist and the expertise of an automotive engineer, a new analytical system is turning heads. Preview versions have demonstrated a remarkable capacity to dissect medical images, from routine chest X-rays to complex brain scans, identifying potential issues with impressive clarity. Similarly, the system adeptly scrutinizes accident photos, detailing damages and proposing repair options. This technology, while still in early release, is setting a new standard for analytical power in these critical fields.

EraX-VL-7B-V2.0-Preview is a young member of our EraX's LànhGPT collection of LLM models.

• Developed by:
  • Nguyễn Anh Nguyên (nguyen@erax.ai)
  • Nguyễn Hồ Nam (BCG)
  • Phạm Huỳnh Nhật (nhat.ph@erax.ai)
  • Phạm Đình Thục (thuc.pd@erax.ai)
• Funded by: Bamboo Capital Group and EraX
• Model type: Multimodal Transformer with over 7B parameters
• Languages (NLP): Primarily Vietnamese with multilingual capabilities
• License: Apache 2.0
• Fine-tuned from: Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct
• Prompt examples: Some popular prompt examples on Github.

Benchmarks 📊

🏆 LeaderBoard of previous versions:

The EraX-VL-7B-V1.5 achieved exceptionally high performance compared to other models of equal size or even 10 times larger, and we open-source! You can re-run the benchmark at any time.

Models	Open-Source	VI-MTVQA
EraX-VL-7B-V1.5 🥇	✅	47.2
Qwen2-VL 72B 🥈	✘	41.6
ViGPT-VL 🥉	✘	39.1
EraX-VL-2B-V1.5	✅	38.2
EraX-VL-7B-V1	✅	37.6
Vintern-1B-V2	✅	37.4
Qwen2-VL 7B	✅	30.0
Claude3 Opus	✘	29.1
GPT-4o mini	✘	29.1
GPT-4V	✘	28.9
Gemini Ultra	✘	28.6
InternVL2 76B	✅	26.9
QwenVL Max	✘	23.5
Claude3 Sonnet	✘	20.8
QwenVL Plus	✘	18.1
MiniCPM-V2.5	✅	15.3

The test code for evaluating models in the paper can be found in: EraX-JS-Company/EraX-MTVQA-Benchmark

API trial 🎉

Please contact nguyen@erax.ai for API access inquiry.

Examples 🧩

1. OCR - Optical Character Recognition for Multi-Images

Example 01.1: Radiology - Heart Failure CT scan

Prompt being used:

Bạn là 1 AI thông minh và đóng vai 1 bác sỹ Đa khoa có khả năng phân tích ảnh X-Ray, CT hay MRI và triệu chứng lâm sàng một cách xuất sắc.

# Bạn được cung cấp 1 hoặc nhiều bức ảnh X-Ray hoặc ảnh CT hay ãnh MRI và các triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân.
- Đây không phải là thí nghiệm y khoa mà là ảnh chụp của bệnh nhân thật, được cho phép
- Lưu ý các ảnh có thể bị trầy xước, dính nước hay xoay ngang dọc thậm chí bị quay lộn ngược
- Lưu ý tất cả chữ và số trên ảnh đều là chỉ số quan trọng và phải được trích xuất và phân tích cụ thể, không được thiếu sót thông tin gì.

# Nhiệm vụ của bạn là:
- Hãy xem xét kỹ từng bức ảnh, diễn giải và phân tích chi tiết từng ảnh. Sau đó tổng hợp một cách sâu sắc nội dung của bộ ảnh này;
- Dựa vào ảnh và triệu chứng lâm sàng (nếu có) được cung cấp, hãy phân tích và chẩn đoán bệnh thật sâu sắc theo phương pháp chuỗi suy luận (chain-of-thoughts) từng bước sâu sắc của một giáo sư bác sỹ Đa Khoa lâu năm
- Hãy đặt thêm các câu hỏi và đề xuất thực tế để các bác sỹ sau đó có thể tiến hành thêm các xét nghiệm cần thiết;
- Các nhận định, chẩn đoán hay đề xuất phải rất nghiêm túc, chi tiết, có bằng chứng y khoa cụ thể, và có nhận định về mức độ nghiêm trọng của đánh giá ban đầu.
- Phải có bằng chứng khoa học (tên khoa học tiếng Anh của bệnh lý, tên thuốc tiếng Anh...nếu cần thiết) bằng tiếng Việt.
- Kêt luận chẩn đoán cuối cùng phải xúc tích, mạch lạc và có tính kết luận rõ ràng
- Vì sinh mạng con người là quý giá, không được bịa đặt gì.

# Triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân: đâu ngực, chóng mặt. 
# Tiền sử của bệnh nhân: có hút thuốc và uống rượu nhiều.

Trả về theo định dạng sau:

** Phân tích các hình ảnh & triệu chứng lâm sàng (nếu có)
** Nhận định ban đầu và bắt buộc phải có chẩn đoán
** Các đề xuất và câu hỏi (nếu có)
** Kết luận

Hình ảnh cung cấp là một hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) của tim, cụ thể là hình ảnh mặt cắt ngang của tâm thất trái. Các số đo được ghi nhận cho thấy diện tích của tâm thất trái ở cuối tâm trương (End-Diastolic Area - EDA) và cuối tâm thu (End-Systolic Area - ESA) là 0.22 cm² và 0.21 cm² tương ứng. Tỷ lệ giữa EDA và ESA (EDV/ESV) là 171.0 ± 7.8 và 106.0 ± 3.6. Những thông số này cho thấy một sự bất thường đáng kể về kích thước và chức năng của tâm thất trái.

Suy luận:

• Giảm kích thước tâm thất trái: Giá trị EDA và ESA nhỏ hơn bình thường cho thấy sự teo nhỏ của tâm thất trái. Điều này có thể là dấu hiệu của nhiều bệnh lý tim mạch, bao gồm suy tim, bệnh cơ tim, hoặc bệnh van tim.
• Tăng EDV/ESV: Tỷ lệ EDV/ESV cao hơn bình thường cho thấy sự tăng thể tích tâm thu (ESV) so với thể tích tâm trương (EDV). Điều này cho thấy sự giảm khả năng co bóp của tâm thất trái, dẫn đến việc bơm máu kém hiệu quả.
• Tiền sử hút thuốc và uống rượu: Tiền sử hút thuốc và uống rượu nhiều làm tăng nguy cơ mắc các bệnh lý tim mạch, bao gồm suy tim, bệnh động mạch vành, và bệnh cơ tim.

Chẩn đoán ban đầu:

Dựa trên hình ảnh CT và các thông số đo được, bệnh nhân có thể đang gặp phải tình trạng suy tim, có thể là do nhiều nguyên nhân. Cần phải xem xét thêm các yếu tố khác để chẩn đoán chính xác.

Đề xuất: Để xác định nguyên nhân chính xác của tình trạng này, cần thực hiện thêm các xét nghiệm sau:

• Điện tâm đồ (ECG): Để đánh giá nhịp tim, sự dẫn truyền xung điện trong tim và phát hiện bất thường về nhịp điệu.
• Siêu âm tim (Echocardiogram): Để đánh giá chức năng của các van tim, độ dày thành tâm thất, và khả năng co bóp của tâm thất trái chi tiết hơn.
• Xét nghiệm máu: Để đánh giá chức năng thận, gan, và các chỉ số viêm nhiễm. Cũng cần xét nghiệm các chỉ số đánh giá chức năng tim như BNP (Brain Natriuretic Peptide) và NT-proBNP.
• Đánh giá lâm sàng toàn diện: Bao gồm hỏi bệnh sử chi tiết, khám thực thể để đánh giá các triệu chứng khác như khó thở, đau ngực, mệt mỏi.

Mức độ nghiêm trọng:

Tình trạng này cần được theo dõi và điều trị kịp thời. Sự bất thường về kích thước và chức năng tâm thất trái có thể dẫn đến suy tim tiến triển và các biến chứng nguy hiểm khác. Cần phải có sự đánh giá và điều trị của bác sĩ chuyên khoa tim mạch.

----------

Example 01.2: Radiology - Brain cancer MRI scan

Hình ảnh MRI cho thấy một khối u lớn ở vùng thái dương phải, có dấu hiệu tăng cường sau khi tiêm thuốc cản quang. Khối u này gây ra sự dịch chuyển đường giữa và chèn ép các cấu trúc não xung quanh. Đặc điểm hình ảnh gợi ý đây là một khối u ác tính, có khả năng là glioblastoma (GBM). Sự hiện diện của các tổn thương nhỏ khác ở vùng thái dương trái và vùng chẩm trái cho thấy sự di căn hoặc sự phát triển của bệnh lý ác tính.

Nhận định ban đầu: Hình ảnh MRI phù hợp với chẩn đoán ban đầu về một khối u não ác tính, có khả năng là glioblastoma (GBM), với sự di căn hoặc sự phát triển của bệnh lý ác tính ở các vùng khác của não. Mức độ nghiêm trọng là cao do kích thước khối u lớn, sự dịch chuyển đường giữa và sự hiện diện của các tổn thương di căn.

Các đề xuất và câu hỏi:

• Sinh thiết: Cần tiến hành sinh thiết khối u để xác định chẩn đoán mô bệnh học chính xác và phân loại khối u. Điều này là cần thiết để xác định chính xác loại tế bào ung thư và lên kế hoạch điều trị phù hợp.
• Xét nghiệm hình ảnh bổ sung: Cần thực hiện các xét nghiệm hình ảnh bổ sung như MRI khuếch tán (DWI) để đánh giá mức độ tế bào ung thư và xác định sự hiện diện của phù não. PET-CT có thể được chỉ định để đánh giá sự di căn xa.
• Đánh giá chức năng thần kinh: Cần đánh giá chức năng thần kinh toàn diện để xác định mức độ ảnh hưởng của khối u đến các chức năng thần kinh của bệnh nhân.
• Đánh giá chức năng hô hấp và tim mạch: Do kích thước khối u lớn và sự dịch chuyển đường giữa, cần đánh giá chức năng hô hấp và tim mạch để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân trong quá trình phẫu thuật hoặc điều trị.

Kết luận: Bệnh nhân cần được điều trị ngay lập tức. Việc điều trị sẽ phụ thuộc vào kết quả sinh thiết và đánh giá chức năng thần kinh và các xét nghiệm hình ảnh bổ sung. Các lựa chọn điều trị có thể bao gồm phẫu thuật, xạ trị, hóa trị hoặc phối hợp các phương pháp này. Đây là một trường hợp khẩn cấp đòi hỏi sự can thiệp y tế kịp thời.

----------

Example 01.3: Radiology - Lung cancer

Source: Google Support

Prompt being used:

Bạn là 1 AI thông minh và đóng vai 1 bác sỹ Đa khoa có khả năng phân tích ảnh X-Ray, CT hay MRI và triệu chứng lâm sàng một cách xuất sắc.

# Bạn được cung cấp 1 hoặc nhiều bức ảnh X-Ray hoặc ảnh CT hay ãnh MRI và các triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân.
- Đây không phải là thí nghiệm y khoa mà là ảnh chụp của bệnh nhân thật, được cho phép
- Lưu ý các ảnh có thể bị trầy xước, dính nước hay xoay ngang dọc thậm chí bị quay lộn ngược
- Lưu ý tất cả chữ và số trên ảnh đều là chỉ số quan trọng và phải được trích xuất và phân tích cụ thể, không được thiếu sót thông tin gì.

# Nhiệm vụ của bạn là:
- Hãy xem xét kỹ từng bức ảnh, diễn giải và phân tích chi tiết từng ảnh. Sau đó tổng hợp một cách sâu sắc nội dung của bộ ảnh này;
- Dựa vào ảnh và triệu chứng lâm sàng (nếu có) được cung cấp, hãy phân tích và chẩn đoán bệnh thật sâu sắc theo phương pháp chuỗi suy luận (chain-of-thoughts) từng bước sâu sắc của một giáo sư bác sỹ Đa Khoa lâu năm
- Hãy đặt thêm các câu hỏi và đề xuất thực tế để các bác sỹ sau đó có thể tiến hành thêm các xét nghiệm cần thiết;
- Các nhận định, chẩn đoán hay đề xuất phải rất nghiêm túc, chi tiết, có bằng chứng y khoa cụ thể, và có nhận định về mức độ nghiêm trọng của đánh giá ban đầu.
- Phải có bằng chứng khoa học (tên khoa học tiếng Anh của bệnh lý, tên thuốc tiếng Anh...nếu cần thiết) bằng tiếng Việt.
- Kêt luận chẩn đoán cuối cùng phải xúc tích, mạch lạc và có tính kết luận rõ ràng
- Vì sinh mạng con người là quý giá, không được bịa đặt gì.

# Triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân: 
Một phụ nữ 38 tuổi được đánh giá tại bệnh viện này vì khó thở, khó chịu ở ngực và có các nốt trên hình ảnh chụp ngực.

Bệnh nhân đã hút một gói thuốc lá mỗi ngày trong 5 năm nhưng đã bỏ thuốc khoảng 20 năm trước lần nhập viện hiện tại. Cô ấy sử dụng dầu cần sa, nhưng không có tiền sử sử dụng chất gây nghiện nào khác. Trước đây, cô làm giáo viên nhưng đã nghỉ việc vì bệnh. Cô sống ở một thị trấn nhỏ ở New England cùng với vợ/chồng và ba con. Chim và mèo được nuôi trong nhà, và cô ấy đã từng bị mèo cắn. Cô cho biết không có phơi nhiễm môi trường hoặc nghề nghiệp nào khác. Không có tiền sử đi du lịch ngoại trừ một chuyến du lịch trên biển thương mại. Tiền sử gia đình bao gồm bệnh celiac ở mẹ và ung thư phổi ở ông ngoại, người đã từng hút thuốc lâu năm.

Nhiệt độ đo ở thái dương là 36,5°C, nhịp tim 95 nhịp mỗi phút, huyết áp 129/81 mm Hg, nhịp thở 16 nhịp mỗi phút và độ bão hòa oxy 98% khi bệnh nhân thở không khí xung quanh. Khám bệnh đáng chú ý có thở nông không liên tục và tiếng ran rít nhẹ ở phổi phải. Mi mắt phải bị ban đỏ và hơi sưng.

Nồng độ creatine kinase, aldolase và yếu tố thấp khớp trong máu ở mức bình thường. Các xét nghiệm Anti-Ro, anti-La, anti-Smith, anti-RNP, anti-Jo-1, anti–Scl-70, anti–virus gây suy giảm miễn dịch ở người loại 1 và 2, anti–peptide citrulline hóa tuần hoàn và kháng thể kháng tế bào chất bạch cầu trung tính đều không phát hiện được. Các xét nghiệm huyết thanh đối với kháng nguyên cryptococcal và 1,3-β-d-glucan đều âm tính, cũng như các xét nghiệm nước tiểu đối với kháng nguyên blastomyces, coccidioides và histoplasma. Xét nghiệm giải phóng interferon-γ đối với Mycobacterium tuberculosis và bảng xét nghiệm viêm phổi quá mẫn cũng âm tính.
 
Trả về theo định dạng sau:

** Phân tích các hình ảnh & triệu chứng lâm sàng (nếu có)
** Nhận định ban đầu và bắt buộc phải có chẩn đoán
** Các đề xuất và câu hỏi (nếu có)
** Kết luận

Hình ảnh chụp X-quang ngực cho thấy hình ảnh mờ đục dạng sương kính ở cả hai phổi, đặc biệt rõ rệt ở vùng ngoại vi. Hình ảnh này gợi ý đến tình trạng viêm phổi kẽ. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hình ảnh này không đặc hiệu và có thể gặp trong nhiều bệnh lý khác nhau.

Phân tích thêm:

Các hình ảnh CT scan ngực cho thấy nhiều tổn thương nhỏ, dạng nốt, phân bố không đều ở cả hai phổi. Một số nốt có vẻ như có hoại tử trung tâm. Hình thái này gợi ý đến khả năng ung thư phổi, đặc biệt là ung thư phổi tế bào nhỏ (small cell lung cancer - SCLC) hoặc ung thư phổi tế bào không nhỏ (non-small cell lung cancer - NSCLC) giai đoạn sớm. Tuy nhiên, cần phải loại trừ các nguyên nhân khác như:

• Viêm phổi: Mặc dù hình ảnh mờ đục dạng sương kính có thể gặp trong viêm phổi, nhưng sự hiện diện của các nốt nhỏ và phân bố không đều của tổn thương làm giảm khả năng này.
• Bệnh lao: Cần xem xét khả năng này, đặc biệt là với tiền sử hút thuốc và tiếp xúc với mèo. Tuy nhiên, xét nghiệm lao âm tính.
• Bệnh sarcoidosis: Đây là một bệnh lý gây viêm ở nhiều cơ quan, bao gồm cả phổi. Hình ảnh CT scan có thể tương tự như ung thư phổi, nhưng thường có sự phân bố tổn thương khác biệt.
• Ung thư di căn: Khả năng ung thư di căn đến phổi từ các vị trí khác cũng cần được xem xét.

Nhận định ban đầu và chẩn đoán:

Dựa trên hình ảnh CT scan và triệu chứng lâm sàng, khả năng ung thư phổi là cao. Tuy nhiên, chẩn đoán xác định cần dựa trên sinh thiết phổi. Việc bệnh nhân hút thuốc lá trong quá khứ dài hạn làm tăng nguy cơ ung thư phổi.

Đề xuất:

• Sinh thiết phổi: Đây là xét nghiệm quan trọng nhất để xác định chẩn đoán. Sinh thiết có thể được thực hiện bằng phương pháp xâm lấn tối thiểu như sinh thiết bằng kim nhỏ dưới hướng dẫn CT.
• Xét nghiệm đánh giá giai đoạn ung thư: Nếu chẩn đoán ung thư phổi được xác nhận, cần thực hiện các xét nghiệm đánh giá giai đoạn ung thư (staging) để xác định giai đoạn bệnh và lên kế hoạch điều trị phù hợp. Các xét nghiệm này có thể bao gồm CT scan toàn thân, PET scan, và xét nghiệm máu.
• Đánh giá chức năng hô hấp: Cần đánh giá chức năng hô hấp để xác định mức độ ảnh hưởng của bệnh đến chức năng hô hấp của bệnh nhân.

Kết luận:

Bệnh nhân cần được đánh giá thêm bằng sinh thiết phổi để xác định chẩn đoán chính xác. Khả năng ung thư phổi là cao, nhưng cần loại trừ các nguyên nhân khác. Việc điều trị sẽ phụ thuộc vào chẩn đoán xác định và giai đoạn bệnh.

----------

Example 01.4: Radiology - X-ray femur fracture

Source: Google Support

Hình ảnh X-quang cho thấy một vết gãy xương chày phải, cụ thể là vùng xương chày gần khớp gối. Vết gãy có vẻ là một vết gãy ngang, với sự dịch chuyển đáng kể các mảnh xương. Có sự hiện diện của các mảnh xương nhỏ, có thể là các mảnh xương rời rạc. Vùng xương xung quanh vết gãy có vẻ bị phù nề. Cần phải đánh giá thêm về sự liên quan của khớp gối.

Nhận định ban đầu: Đây là một vết gãy xương chày phải, có thể là một vết gãy ngang với sự dịch chuyển đáng kể. Mức độ nghiêm trọng cần được đánh giá thêm.

Các đề xuất và câu hỏi:

• Đánh giá lâm sàng: Bệnh nhân có biểu hiện đau, sưng, biến dạng, hạn chế vận động ở vùng gối và cẳng chân phải không? Có dấu hiệu thần kinh mạch máu bị ảnh hưởng không (ví dụ: tê bì, mất cảm giác, thay đổi màu sắc da, mạch máu yếu)?

• Xét nghiệm bổ sung: Cần chụp X-quang thêm các tư thế khác (chẳng hạn như chụp nghiêng) để đánh giá chính xác hơn mức độ dịch chuyển và sự liên quan của các mảnh xương. Cần thực hiện chụp CT scan để đánh giá chi tiết hơn về cấu trúc xương, đặc biệt là các mảnh xương nhỏ và sự liên quan của các cấu trúc xung quanh. MRI có thể được chỉ định để đánh giá tình trạng mô mềm, sụn khớp và dây chằng.

• Điều trị: Tùy thuộc vào mức độ nghiêm trọng của vết gãy và kết quả của các xét nghiệm bổ sung, phương pháp điều trị có thể bao gồm nắn chỉnh xương kín, bó bột, phẫu thuật cố định nội khung (internal fixation) hoặc thay khớp gối. Việc lựa chọn phương pháp điều trị sẽ phụ thuộc vào tuổi tác, tình trạng sức khỏe tổng thể của bệnh nhân và mức độ nghiêm trọng của vết gãy.

Kết luận: Đây là một vết gãy xương chày phải nghiêm trọng cần được đánh giá và điều trị kịp thời. Các xét nghiệm bổ sung được đề xuất để xác định chính xác mức độ nghiêm trọng và lên kế hoạch điều trị phù hợp. Việc trì hoãn điều trị có thể dẫn đến các biến chứng như nhiễm trùng, hoại tử xương, và hạn chế vận động vĩnh viễn.

----------

Example 01.5: Radiology - Dental X-ray of an adult

Source: Google Support

Hình ảnh X-quang toàn cảnh hàm cho thấy cấu trúc răng và xương hàm. Quan sát kỹ hơn, cần đánh giá thêm một số điểm sau:

Mật độ xương: Đánh giá mật độ xương hàm trên và dưới. Sự giảm mật độ xương có thể chỉ ra tình trạng loãng xương (osteoporosis), bệnh nha chu (periodontal disease) hoặc các bệnh lý khác ảnh hưởng đến xương. Cần đo mật độ xương chính xác hơn bằng phần mềm chuyên dụng nếu cần thiết.

Răng: Kiểm tra tình trạng răng, bao gồm:

• Sự hiện diện của sâu răng (dental caries): Quan sát các vùng tối trên thân răng, cho thấy sự phá hủy men răng. Cần chụp X-quang cận cảnh (periapical radiograph) để đánh giá mức độ sâu răng và có thể cần điều trị tủy (root canal treatment) hoặc nhổ răng.
• Viêm nha chu (periodontitis): Quan sát khoảng cách giữa răng và xương hàm, sự hiện diện của túi nha chu. Nếu có dấu hiệu viêm nha chu, cần đánh giá mức độ nghiêm trọng và lên kế hoạch điều trị nha chu.
• Răng khôn (wisdom teeth): Đánh giá vị trí, hướng mọc và mối quan hệ với răng kế cận của răng khôn. Răng khôn mọc lệch có thể gây ra các vấn đề như viêm quanh răng khôn (pericoronitis), u nang răng khôn (dentigerous cyst) hoặc áp xe (abscess). Cần chụp X-quang cận cảnh để đánh giá chi tiết hơn.
• Sự hiện diện của các dị vật: Kiểm tra xem có dị vật nào trong xương hàm hay không.
• Xương hàm: Đánh giá hình dạng, kích thước và cấu trúc của xương hàm trên và dưới. Sự bất thường về hình dạng hoặc kích thước có thể chỉ ra các bệnh lý như u xương (bone tumor), u nang (cyst), hoặc các tổn thương khác.
• Khớp thái dương hàm (temporomandibular joint - TMJ): Mặc dù không rõ ràng trong hình ảnh này, nhưng cần xem xét khả năng có bất thường ở khớp thái dương hàm. Nếu có nghi ngờ, cần chụp X-quang khớp thái dương hàm hoặc MRI để đánh giá chi tiết hơn.

Đề xuất:

Để có chẩn đoán chính xác, cần thêm thông tin lâm sàng như tiền sử bệnh, triệu chứng của bệnh nhân (đau, sưng, khó mở miệng, chảy máu chân răng...). Cần chụp thêm các phim X-quang cận cảnh (periapical radiographs) cho những răng nghi ngờ sâu răng hoặc viêm nha chu. Nếu có nghi ngờ về bệnh lý xương hoặc khớp thái dương hàm, cần chỉ định chụp X-quang khớp thái dương hàm hoặc MRI. Tùy thuộc vào kết quả đánh giá, có thể cần thêm các xét nghiệm khác như xét nghiệm máu để đánh giá tình trạng sức khỏe tổng thể của bệnh nhân.

Kết luận:

Hình ảnh X-quang toàn cảnh hàm cung cấp thông tin ban đầu về cấu trúc răng và xương hàm. Tuy nhiên, cần thêm thông tin lâm sàng và các xét nghiệm bổ sung để đưa ra chẩn đoán chính xác và lên kế hoạch điều trị phù hợp.

----------

Example 02.1: Car accidence analytics

{
    "Manufacturer": "Không xác định",
    "Model": "Không xác định",
    "Color": "Xám đậm",
    "seating capacity": "Không xác định",
    "Plate number": "Không xác định",
    "prob": "0.9",
    "conclusion": "YES",
    "bộ phận của xe AI nhìn thấy rất rõ ràng": "Cửa trước bên phải của xe, chắn bùn trước bên phải của xe, gương chiếu hậu bên phải của xe, khung cửa trước bên phải của xe, bánh xe trước bên phải của xe.",
    "góc nhìn xe từ camera": "Ảnh chụp từ phía bên phải của xe, hơi nghiêng về phía trước. Đầu xe nằm ở phía bên phải của ảnh, đuôi xe nằm ngoài phạm vi ảnh.",
    "description": "Hình ảnh cho thấy một chiếc xe màu xám đậm đã bị hư hại nặng ở phía bên phải.  Dựa trên vị trí của các bộ phận bị hư hại, ta có thể suy luận rằng chiếc xe đã bị va chạm mạnh ở phía bên phải.  Không thể xác định được hãng xe, hiệu xe, số chỗ ngồi và biển kiểm soát từ hình ảnh.",
    "Right front door": {
        "material": "Kim loại",
        "damage": "Hư hại nghiêm trọng, móp méo nặng, biến dạng đáng kể.",
        "severity_level": "8",
        "propose": "Thay thế"
    },
    "Right front fender": {
        "material": "Kim loại",
        "damage": "Bị nghiền nát và hư hại nặng.",
        "severity_level": "9",
        "propose": "Thay thế"
    },
    "Right front wheel": {
        "material": "Hợp kim",
        "damage": "Nhìn thấy qua cửa trước bị hư hại; dường như không bị hư hại.",
        "severity_level": "0",
        "propose": "Kiểm tra kỹ hơn"
    },
    "Right side mirror": {
        "material": "Nhựa/Kim loại",
        "damage": "Phần nhìn thấy bị hư hại.",
        "severity_level": "7",
        "propose": "Thay thế"
    },
    "Right front door frame": {
        "material": "Kim loại",
        "damage": "Nhìn thấy, bị hư hại đáng kể.",
        "severity_level": "8",
        "propose": "Gò, hàn, sơn lại"
    }
}

Example 02.2: Car accidence analytics

{
    "Manufacturer": "Mazda",
    "Model": "3",
    "Color": "Đỏ",
    "seating capacity": "5",
    "Plate number": "37A-131...",
    "prob": "0.9",
    "conclusion": "YES",
    "bộ phận của xe AI nhìn thấy rất rõ ràng": "Phần đầu xe bên trái, đèn pha trước bên trái của xe, cản trước bên trái của xe, chắn bùn trước bên trái của xe, lốp trước bên trái của xe, vành xe trước bên trái của xe, kính chắn gió của xe.",
    "góc nhìn xe từ camera": "Góc nhìn nghiêng phía trước bên trái của xe. Đầu xe nằm ở phía bên trái của ảnh.",
    "description": "Chiếc xe Mazda 3 màu đỏ, biển số 37A-131..., có 5 chỗ ngồi, đã gặp tai nạn ở phía trước bên trái. Thiệt hại tập trung chủ yếu ở phía trước bên trái của xe.",
    "Left headlamp": {
        "material": "Nhựa polycarbonate chịu lực, chịu nhiệt",
        "damage": "Bị hư hại một phần, có thể bị nứt hoặc vỡ. Cần kiểm tra kỹ hơn để xác định mức độ hư hại.",
        "severity_level": "3",
        "propose": "Thay thế"
    },
    "Left front bumper": {
        "material": "Nhựa",
        "damage": "Hư hại nghiêm trọng, biến dạng hoàn toàn.",
        "severity_level": "8",
        "propose": "Thay thế"
    },
    "Left front fender": {
        "material": "Kim loại",
        "damage": "Bị móp méo, biến dạng.",
        "severity_level": "7",
        "propose": "Gò, hàn, sơn lại"
    },
    "Left front tire": {
        "material": "Cao su",
        "damage": "Hình ảnh cho thấy lốp không bị hư hại.",
        "severity_level": "0",
        "propose": ""
    },
    "Left front wheel": {
        "material": "Hợp kim thép",
        "damage": "Hình ảnh cho thấy vành xe không bị hư hại.",
        "severity_level": "0",
        "propose": ""
    },
    "Windshield": {
        "material": "Kính",
        "damage": "Hình ảnh cho thấy kính chắn gió không bị hư hại.",
        "severity_level": "0",
        "propose": ""
    }
}

Example 02.3: Car accidence analytics

{
    "Manufacturer": "",
    "Model": "",
    "Color": "Bạc",
    "seating capacity": "",
    "Plate number": "",
    "prob": "0.9",
    "conclusion": "YES",
    "bộ phận của xe AI nhìn thấy rất rõ ràng": "Cửa sau bên phải của xe, tay nắm cửa sau bên phải của xe, phần thân bên dưới cửa sau bên phải của xe (phần ốp gầm), bánh xe sau bên phải của xe.",
    "góc nhìn xe từ camera": "Ảnh chụp từ phía bên phải của xe, nhìn về phía đuôi xe. Đầu xe nằm ở phía bên phải của ảnh, đuôi xe nằm ở phía bên trái của ảnh.",
    "description": "Hình ảnh cho thấy phần thân bên phải của một chiếc xe ô tô màu bạc.  Phần nổi bật nhất là cửa sau bên phải, cho thấy một số vết xước và hư hỏng. Một phần của phần thân bên dưới cửa sau bên phải (ốp gầm) và bánh xe sau bên phải cũng nhìn thấy được.  Không có thông tin về hãng xe, hiệu xe, số chỗ ngồi và biển kiểm soát.",
    "Right rear door": {
        "material": "Kim loại",
        "damage": "Vết xước dài, nông, dọc theo chiều dài của cửa. Có vẻ như là do va chạm nhẹ hoặc cọ xát.",
        "severity_level": "2",
        "propose": "Sơn lại và đánh bóng"
    },
    "Right rear door handle": {
        "material": "Nhựa cứng có lớp mạ trang trí crôm",
        "damage": "Không thấy hư hại rõ ràng trên tay nắm cửa.",
        "severity_level": "0",
        "propose": "Không cần sửa chữa"
    },
    "Right rocker panel": {
        "material": "Kim loại",
        "damage": "Vết xước tương tự như trên cửa sau, kéo dài xuống phần ốp gầm. Có vẻ như là do va chạm nhẹ hoặc cọ xát.",
        "severity_level": "2",
        "propose": "Sơn lại và đánh bóng"
    },
    "Right rear wheel": {
        "material": "Hợp kim thép",
        "damage": "Một phần nhỏ của bánh xe nhìn thấy được, không có dấu hiệu hư hại rõ ràng.",
        "severity_level": "0",
        "propose": "Không cần sửa chữa"
    }
}

Example 05: Citizen identification card

Source: Google Support

{
    "Số thẻ": "037094012351",
    "Họ và tên": "TRỊNH QUANG DUY",
    "Ngày sinh": "04/09/1994",
    "Giới tính": "Nam",
    "Quốc tịch": "Việt Nam",
    "Quê quán": "Tân Thành, Kim Sơn, Ninh Bình",
    "Nơi thường trú": "Xóm 6\nTân Thành, Kim Sơn, Ninh Bình",
    "Có giá trị đến": "04/09/2034",
    "Đặc điểm nhân dạng": "sẹo chấm c. 1cm trên đuôi mắt trái",
    "Nơi cấp": "CỤC TRƯỞNG CỤC CẢNH SÁT\nQUẢN LÝ HÀNH CHÍNH VỀ TRẬT TỰ XÃ HỘI",
    "Ngày cấp": "10/12/2022",
    "Cán bộ ký tên": "Nguyễn Quốc Hùng",
    "Mã định danh": "IDVNM0940123513037094012351"
}

Example 06: Driver's License

Source: Báo Pháp luật

{
  "No.":"400116012313"
  "Fullname":"NGUYỄN VĂN DŨNG"
  "Date_of_birth":"08/06/1979"
  "Nationality":"VIỆT NAM"
  "Address":"X. Quỳnh Hầu, H. Quỳnh Lưu, T. Nghệ An
  Nghệ An, ngày/date 23 tháng/month 04 năm/year 2022"
  "Hang_Class":"FC"
  "Expires":"23/04/2027"
  "Place_of_issue":"Nghệ An"
  "Date_of_issue":"ngày/date 23 tháng/month 04 năm/year 2022"
  "Signer":"Trần Anh Tuấn"
  "Các loại xe được phép":"Ô tô hạng C kéo rơmoóc, đầu kéo kéo sơmi rơmoóc và xe hạng B1, B2, C, FB2 (Motor vehicle of class C with a trailer, semi-trailer truck and vehicles of classes B1, B2, C, FB2)"
  "Mã số":""
}

Example 07: Vehicle Registration Certificate

Source: Báo Vietnamnet

{
    "Tên chủ xe": "NGUYỄN TÔN NHUẬN",
    "Địa chỉ": "KE27 Kp3 P.TTTây Q7",
    "Nhãn hiệu": "HONDA",
    "Số loại": "DYLAN",
    "Màu sơn": "Trắng",
    "Năm sản xuất": "2012",
    "Số máy": "F03E-0057735",
    "Số khung": "SA04F-070410",
    "Dung tích": "152",
    "Số chỗ ngồi": "02",
    "Biển số đăng ký": "59V1-498.89",
    "Đăng ký lần đầu ngày": "08/06/2004",
    "Chức vụ": "Thượng tá",
    "Người ký": "Trần Văn Hiểu"
}

Example 08: Vehicle Registration

Source: https://llumar.com.vn

{
    "vehicle": {
        "registration_number": "30A-072.36",
        "vehicle_inspection_number": "2903V-093515",
        "type": "ô tô con",
        "mark": "MERCEDES-BENZ",
        "model_code": "C300 W204",
        "engine_number": "27294732096079",
        "chassis_number": "RLMGF5EX3DV005333",
        "manufactured_year_and_country": "2013, Việt Nam",
        "life_time_limit_to": "",
        "commercial_use": "",
        "modification": ""
    },
    "specifications": {
        "wheel_formula": "4x2",
        "wheel_tread": "1521/1512 (mm)",
        "overall_dimension": "4650 x 1770 x 1429 (mm)",
        "largest_luggage_container_dimension": "",
        "wheelbase": "2760 (mm)",
        "kerb_mass": "1575 (kg)",
        "design_authorized_pay_load": "",
        "design_authorized_total_mass": "2090/2090 (kg)",
        "design_authorized_towed_mass": "",
        "permissible_number_of_pers_carried": "5 chỗ ngồi, 0 chỗ đứng, 0 chỗ nằm",
        "type_of_fuel_used": "Xăng",
        "engine_displacement": "2996 (cm3)",
        "max_output_per_rpm": "170(kW)/6000vph",
        "number": "KC-1292285"
    },
    "inspection_report_number": "2905V-20953/16",
    "valid_until": "31/01/2018",
    "place_date_of_issue": "Hà Nội, ngày 1 tháng 8 năm 2016",
    "inspection_center": "ĐƠN VỊ KIỂM ĐỊNH XE CƠ GIỚI",
    "signature": "Ngọc Tuấn",
    "equipped_with_tachograph": "",
    "inspection_stamp_was_not_issued": "",
    "notes": "Biển đăng ký nền trắng"
}

Example 09: Hand-writing Receipt

Source: https://tintucketoan.com/

{
    'Mẫu số': '01GKTKT3/001', 
    'Ký hiệu': 'TC/18P', 
    'Số': '0000030', 
    'Họ tên người mua hàng': None, 
    'Tên đơn vị': 'Công Ty TNHH Kế Toán Hà Nội', 
    'Mã số thuế': '0106235869', 
    'Địa chỉ': 'Số 49 Ngõ 322 Lê Trọng Tấn, phường Khương Mai, quận Thanh Xuân, Hà Nội', 
    'Hình thức thanh toán': 'TM', 
    'STT': None, 
    'Tên hàng hóa, dịch vụ': 'Tra cứu phần mềm thư viện pháp luật trực tuyến', 
    'Đơn vị tính': None, 
    'Số lượng': None, 
    'Đơn giá': '168.000', 
    'Thành tiền': '2.016.000', 
    'Thuế suất GTGT': None, 
    'Tiền thuế GTGT': None, 
    'Tổng cộng tiền thanh toán': '2.016.000', 
    'Số tiền viết bằng chữ': 'Hai triệu, không trăm mười sáu nghìn đồng', 
    'Người bán hàng': 'Bùi Văn Hùng', 
    'Chức vụ người bán hàng': 'TRƯỞNG CHI NHÁNH'
}

2.1 Image Captioning

Hình ảnh là biểu đồ BMI theo tuổi, thể hiện mối quan hệ giữa chỉ số khối cơ thể (BMI) và độ tuổi của trẻ em. Biểu đồ được chia thành các vùng màu khác nhau tương ứng với các mức BMI khác nhau:

• Vùng màu đỏ: Chỉ số BMI cao hơn 25, cho thấy tình trạng béo phì.
• Vùng màu vàng: Chỉ số BMI nằm trong khoảng từ 18 đến 25, cho thấy nguy cơ béo phì.
• Vùng màu xanh lá cây nhạt: Chỉ số BMI nằm trong khoảng từ 16 đến 18, cho thấy sức khỏe dinh dưỡng tốt.
• Vùng màu xanh lá cây đậm: Chỉ số BMI thấp hơn 16, cho thấy tình trạng thiếu cân.

Trục tung biểu diễn chỉ số BMI, trục hoành biểu diễn tuổi (tính bằng năm). Đường cong màu xám đậm thể hiện đường chuẩn BMI theo tuổi. Các đường cong này cho thấy sự thay đổi BMI theo thời gian, giúp đánh giá sự phát triển cân nặng của trẻ em. Ví dụ, ở trẻ em dưới 3 tuổi, BMI thường dao động trong vùng thiếu cân hoặc sức khỏe dinh dưỡng tốt. Khi trẻ lớn lên, BMI có xu hướng tăng dần, nhưng tốc độ tăng trưởng có thể khác nhau tùy thuộc vào từng cá nhân. Biểu đồ cũng hiển thị các phần trăm phân vị (Percentile), cho biết tỷ lệ phần trăm trẻ em có BMI thấp hơn hoặc cao hơn so với một nhóm trẻ em cùng độ tuổi. Điều này giúp so sánh BMI của trẻ em với tiêu chuẩn quốc tế.

2.2 Image Captioning

Hình ảnh chụp một cảnh tượng đầy xúc động và bi thảm, dường như diễn ra ở một khu vực nghèo khó, có thể là một khu định cư hoặc khu ổ chuột. Trung tâm của bức ảnh là một chiếc xe đẩy được kéo bởi một con lừa. Trên xe đẩy có một nhóm người, bao gồm một người đàn ông lớn tuổi có vẻ như là người hướng dẫn, một phụ nữ mặc áo choàng đen, một phụ nữ trẻ mặc áo xám, một bé gái nhỏ được che mặt bằng khăn trùm đầu, và một cậu bé mặc áo xanh lá cây. Họ có vẻ như đang di chuyển từ một khu vực bị tàn phá sang một nơi khác. Xung quanh họ là những mảnh vụn, rác thải và những tòa nhà đổ nát, cho thấy một môi trường sống khó khăn và thiếu thốn. Phía sau họ, có một số người khác đang đi bộ hoặc đi xe đạp, một số người đang mang theo hành lý. Bầu trời trong xanh, nhưng không khí chung của bức ảnh là nặng nề và buồn bã. Có thể đây là một cảnh tượng di cư, tị nạn, hoặc một sự kiện thảm khốc nào đó.

3. Multi-turns Visual Question Answering and Reasoning

Source: https://kenh14.vn

• User: Hãy cho biết thông tin bệnh nhân

• Assistant: Tên: NGUYỄN THỊ THÁI TRINH, Ngày sinh: 09/09/1993, Giới tính: Nữ, Địa chỉ: TÂN ĐỊNH - Q1 - TPHCM, Mã thẻ BHYT: 19169080, Số khám bệnh: 2569501, Mã khu vực (K1/K2/K3): 2

• User: Họ được chuẩn đoán bị bệnh gì?

• Assistant: Nhiễm trùng đường ruột do vi khuẩn, không xác định loài

• User: Người bệnh có tiền sử bệnh không? Nếu có thì là gì?

• Assistant: Thiếu Calci do chế độ ăn

• User: Bệnh nhân đã thực hiện những xét nghiệm gì?

• Assistant: [NQ286] Tổng phân tích tế bào máu ngoại vi (bằng máy đếm laser), [NQ286] Điện giải đồ (Na, K, Cl) [Máu], [NQ286] Đo hoạt độ ALT (GPT) [Máu], [NQ286] Đo hoạt độ AST (GOT) [Máu], [NQ286] Định lượng Calci toàn phần [Máu], [NQ286] Định lượng Creatinin [Máu], [NQ286] Định lượng Glucose [Máu], [NQ286] Định lượng Urê máu [Máu], [NQ286] Siêu âm ổ bụng (gan mật, tụy, lách, thận, bàng quang)

• User: Số tiền Vật tư y tế mà người bệnh phải trả là bao nhiêu?

• Assistant: 19,708

• User: Các loại thuốc dịch truyền người bệnh phải trả là gì, tổng số tiền là bao nhiêu?

• Assistant: Atropin Sulfat (Syv2019), Bicefzidim 1g (Syv2019), GONCAL (Syv2019), Lactated Ringer's-500ml (Syv2019), Nước cất pha tiêm 5ml (Syv2019), Sodium Chloride 0.9% -500ml (Syv2019), Vincomid (Syv2019), Vinopa (Syv2019), tổng cộng 45,234 đồng

Quickstart 🎮

Install the necessary packages:

python -m pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate
python -m pip install qwen-vl-utils
pip install flash-attn --no-build-isolation

Then you can use EraX-VL-7B-V2.0-Preview like this:

import os
import base64
import json

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as  plt

import torch
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info

model_path = "erax-ai/EraX-VL-7B-V2.0-Preview"

model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    attn_implementation="eager", # replace with "flash_attention_2" if your GPU is Ampere architecture
    device_map="auto"
)

tokenizer =  AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
# processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)

min_pixels = 256 * 28 * 28
max_pixels = 1280 * 28 * 28
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
     model_path,
     min_pixels=min_pixels,
     max_pixels=max_pixels,
 )

image_path ="image.jpg"

with open(image_path, "rb") as f:
    encoded_image = base64.b64encode(f.read())
decoded_image_text = encoded_image.decode('utf-8')
base64_data = f"data:image;base64,{decoded_image_text}"

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": base64_data,
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "Trích xuất thông tin nội dung từ hình ảnh được cung cấp."
            },
        ],
    }
]

# Prepare prompt
tokenized_text = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)

image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)

inputs = processor(
    text=[ tokenized_text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")

# Generation configs
generation_config =  model.generation_config
generation_config.do_sample   = True
generation_config.temperature = 0.01
generation_config.top_k       = 1
generation_config.top_p       = 0.001
#generation_config.min_p       = 0.1
generation_config.best_of     = 1
generation_config.max_new_tokens     = 2048
generation_config.repetition_penalty = 1.01

# Inference
generated_ids = model.generate(**inputs, generation_config=generation_config)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)

print(output_text[0])

References 📑

[1] Qwen team. Qwen2-VL. 2024.

[2] Bai, Jinze, et al. "Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond." arXiv preprint arXiv:2308.12966 (2023).

[4] Yang, An, et al. "Qwen2 technical report." arXiv preprint arXiv:2407.10671 (2024).

[5] Chen, Zhe, et al. "Internvl: Scaling up vision foundation models and aligning for generic visual-linguistic tasks." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024.

[6] Chen, Zhe, et al. "How far are we to gpt-4v? closing the gap to commercial multimodal models with open-source suites." arXiv preprint arXiv:2404.16821 (2024).

[7] Tran, Chi, and Huong Le Thanh. "LaVy: Vietnamese Multimodal Large Language Model." arXiv preprint arXiv:2404.07922 (2024).

Contact 🤝

• For correspondence regarding this work or inquiry for API trial, please contact Nguyễn Anh Nguyên at nguyen@erax.ai.
• Follow us on EraX Github