以语言模型推进医学影像：从N-gram到ChatGPT的历程
计算机视觉与模式识别
2023-04-12 v1
摘要
本文旨在为医学影像领域中使用语言模型改进其手头任务的研究人员提供综述与教程。我们首先概述语言模型的历史与概念，特别关注大语言模型（LLM）。随后我们综述了当前关于语言模型如何用于改进医学影像的文献，强调不同应用，如图像描述、报告生成、报告分类、发现提取、视觉问答、可解释诊断等，涵盖多种模态与器官。我们特别突出ChatGPT以供研究人员探索更多潜在应用。我们阐述了准确高效的语言模型对医学影像分析的潜在益处，包括提升临床工作流效率、减少诊断错误，以及协助医疗专业人员提供及时准确的诊断。总体而言，我们的目标是在语言模型与医学影像之间架起桥梁，并激发这一令人振奋的研究领域中的新思路与创新。我们希望本综述论文能作为该领域研究人员的实用资源，并鼓励进一步探索语言模型在医学影像中的可能性。
引用
@article{arxiv.2304.04920,
title = {Advancing Medical Imaging with Language Models: A Journey from N-grams to ChatGPT},
author = {Mingzhe Hu and Shaoyan Pan and Yuheng Li and Xiaofeng Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04920},
year = {2023}
}