Kvasir-VQA：由挪威 SimulaMet 研究中心 发布，用于胃肠诊断的全面图文对数据集
2024-09-04， 由挪威 SimulaMet 研究中心 更新提交Kvasir-VQA，该数据集扩展了现有的HyperKvasir和Kvasir-Instrument数据集，并增强了问答注释。目的是促进胃肠道 （GI） 诊断中的高级机器学习任务。
背景介绍：
人类胃肠道容易受到各种异常粘膜状况的影响，从轻微刺激到高度致命的疾病，根据世界卫生组织 的专门癌症机构国际癌症研究机构的数据，全球每年约有 480 万新病例患有胃肠道癌症。这些癌症的死亡率通常很高，每年导致约 340 万人死亡。
目前遇到问题和挑战：
1、缺乏综合文本注释：
现有的GI图像数据集主要提供了图像分类和分割所需的标注，但缺乏更深层次的文本注释，尤其是问答对。这种注释的缺乏限制了开发能够进行细致理解和决策的高级AI模型的潜力
2、模拟人类推理过程的需求：
医学诊断中，医生需要通过问题和答案的形式进行推理。现有的数据集没有提供足够的信息来训练AI模型模拟这种推理过程。
3、提高诊断的准确性和效率：
医学图像分析的AI模型需要能够处理各种复杂的临床情况，并提供准确的诊断。现有的数据集往往无法提供足够的上下文信息来训练这样的模型。
Kvasir-VQA数据集：
数据集包含6,500张标注图像，涵盖各种胃肠道疾病和手术器械，支持多种问题类型，包括是非题、选择题、位置和数字计数。
让我们来看一下这个数据集的应用：
一、图像字幕
随着基于 transformer 的模型的引入，医学成像中的图像描述取得了显着进步。
这些模型，特别是那些利用 Vision Transformer 和多模态变压器等架构的模型，在生成准确且上下文丰富的医学图像描述方面表现出卓越的性能。
Transformer 能够捕获图像中的长期依赖关系和上下文，这使其成为医疗应用的理想选择，在这些应用中，细微的差异可能具有诊断意义。
图像字幕具体案例
比如，我是一名医生，
我正在查看一张结肠镜检查的图像，这张图像显示了一个肠道息肉。
以前，我都是观察图像，然后手动写下息肉的特征，比如大小、形状和颜色，这可能会花费一些时间，主要是依赖我的经验。
现在，有了Kvasir-VQA数据集，通过训练的AI模型来自动为这样的图像生成字幕。
AI模型会观察到图像中的息肉，并生成如下字幕：“图像显示一个大约5毫米的扁平息肉，位于结肠拐弯处。”这个字幕不仅快速准确地描述了息肉的特征，而且还指出了它在肠道中的具体位置。
这种自动化的字幕生成提高报告的一致性和准确性。提高了我的工作效率。可以更多的时间研究。
二、视觉问答
VQA是一个新兴的研究领域，它将图像理解与自然语言处理 （NLP）相结合，以回答有关图像的问题。
医学成像中的VQA受益于基于 transformer 的模型，该模型擅长整合视觉和文本信息。像 BERT 及其变体和继任者这样的模型，在NLP中已经建立起来，已经适用于包括 VQA 在内的多模态任务。
这些模型通过综合图像和文本中的信息来有效地理解和生成对复杂医学问题的回答。
视觉问答具体的案例
比如，我是一名医生。
我正在查看一张内窥镜图像，要判断上面有没有息肉，息肉的数量，以及它们的颜色。
我需要仔细观察图像，还要放大某个区域，才能数清楚息肉的数量。如果图像不太清楚，或者我那天特别忙，可能还得请同事帮忙。咖啡没少请。
现在，有了Kvasir-VQA数据集，通过训练的AI模型。
我只要把图像放进系统，AI模型就会迅速告诉我：“图像中看到了1个息肉。”而且，如果我想问：“这个息肉是什么颜色的？”AI会回答：“它是粉红色的。”甚至，如果我想知道：“图像中有没有医疗仪器？”AI也能立刻回答：“有，图像中可以看到一个医疗仪器。”
它不仅提供了快速准确的信息，还帮我节省了大量时间。这样我就可以更专注于病人的治疗和护理。
三、合成医学图像
合成医学图像生成的最新进展受到基于扩散的模型的显着推动，特别是稳定扩散技术的这些模型是一类生成模型，从噪声开始迭代优化图像，从而产生高度逼真的合成输出。
合成医学图像具体的案例
比如，我是一名医生，
我要处理一些罕见的病例，或者是想给学生展示一些特定的医疗图像，那可是个大麻烦。翻遍所有的病例档案，都找不到想要的图像。而且，这些真实的病例图像还涉及到隐私问题，不能随便拿出来分享。
现在，有了Kvasir-VQA数据集，通过训练的AI模型。
现在，我输入我想要什么样的图像，比如“给我展示一个带有息肉的结肠镜图像”，然后它就能根据Kvasir-VQA数据集中的信息，生成一张逼真的合成图像给我。这张图像可以精确地反映出我想要的特点，比如息肉的大小、形状和颜色。
它不仅效率提升，还进行隐私的保护。让我的工作更加轻松。我可以早点下班了。
