# 胸部X線分析

DETRアーキテクチャに基づく医学画像オブジェクト検出モデルで、胸部X線画像分析専用に設計され、肺炎とそのタイプを検出できます。

WhyXrayCLIPはX線画像とテキスト記述をアライメント可能なモデルで、OpenCLIP (ViT-L/14)をMIMIC-CXRデータセットでファインチューニングし、臨床レポートはGPT-4で処理されています。

このモデルはfacebook/convnextv2-tiny-22k-384をCheXpertデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に胸部X線画像の分類タスクに使用されます。

このモデルはCheXpertデータセットの正面ビューサンプルで訓練され、ViTとGPT2アーキテクチャを組み合わせ、放射線学レポートの草案を生成するために使用されます。

BioViL-Tは胸部X線画像と放射線レポートの分析に特化した視覚言語モデルで、時系列マルチモーダル事前学習により性能を向上させています。

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基に微調整した胸部X線肺炎検出モデルで、肺炎検出タスクにおいて95.51%の精度を達成しています。