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Pubmed Clip Vit Base Patch32

flaviagiammarinoによって開発
PubMedCLIPは医療分野向けにファインチューニングされたCLIPモデルのバージョンで、医学画像と関連テキストの処理に特化しています。
ダウンロード数 10.27k
リリース時間 : 6/13/2023

モデル概要

PubMedCLIPはCLIPモデルを医療分野向けにファインチューニングしたバージョンで、主に医学画像の分類と視覚的質問応答タスクに使用されます。ROCOデータセットでトレーニングされ、さまざまな医学画像モダリティと人体部位の認識をサポートします。

モデル特徴

医療分野専用
医療分野向けに特別にファインチューニングされており、医学画像と関連テキストをより効果的に処理できます。
マルチモーダルサポート
X線、MRI、超音波などさまざまな医学画像モダリティと人体部位の認識をサポートします。
ROCOデータセットでトレーニング
大規模なマルチモーダル医学画像データセットROCOを使用してトレーニングされており、医療分野でのパフォーマンスが向上しています。

モデル能力

医学画像分類
視覚的質問応答
マルチモーダル医学画像処理

使用事例

医学画像分析
胸部X線画像認識
胸部X線画像の異常を識別・分類します。
脳MRI分析
脳MRI画像を分析し、病変の可能性がある領域を識別します。
腹部CTスキャン分類
腹部CTスキャン画像を分類し、異なる解剖学的構造や病変を識別します。
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