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ChestGPT：将大型语言模型和视觉变换器集
成用于胸部X光片中的疾病检测和定位∗
ShehrozS.KhanPetarPrzulj
KITEResearchInstitute,TorontoRehabilitationFacultyofAppliedScienceandEngineering,
Institute,UniversityHealthNetworkUniversityofToronto
Toronto,Ontario,CanadaToronto,Ontario,Canada
CollegeofEngineeringandTechnology,petar.przulj@mail.utoronto.ca
AmericanUniversityoftheMiddleEast
本Egaila,Kuwait
译shehroz.khan@uhn.ca
中AhmedAshrafAliAbedi
1DepartmentofElectricalandComputerKITEResearchInstitute,TorontoRehabilitation
v
9Engineering,UniversityofManitobaInstitute,UniversityHealthNetwork
3
7Winnipeg,Manitoba,CanadaToronto,Ontario,Canada
3
0ahmed.ashraf@umanitoba.caali.abedi@uhn.ca
.
7摘要式方面非常有效。本文介绍了ChestGPT，一个深度学
0
5全球对放射科医生的需求由于医学影像服务依赖性的习框架，该框架整合了EVAViT与Llama2LLM来分
2类疾病并在胸部X光图像中定位感兴趣的区域。ViT
:增加而迅速增长，然而放射科医生的供应量却未能跟
v将X光影像转化为token，然后这些token连同工程提
i上这一速度。计算机视觉和图像处理技术的进步为解
x
r示一起输入到LLM中，从而实现疾病的联合分类和定
a决这一缺口提供了巨大的潜力，通过增强放射科医生
位。这种方法采用了迁移学习技术以增强可解释性和
的能力并提高诊断准确性来实现。大型语言模型（LLMs），
性能。所提出的方法在VinDr-CXR数据集上实现了强
特别是生成式预训练变换器（GPTs），已成为理解及生
大的全球疾病分类表现，F1得分为0.76，并通过生成围
成文本数据的主要方法。同时，视觉变换器（ViTs）已
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