Advancing AI-Powered Medical Image Synthesis: Insights from MedVQA-GI Challenge Using CLIP, Fine-Tuned Stable Diffusion, and Dream-Booth + LoRA
作者: Ojonugwa Oluwafemi Ejiga Peter, Md Mahmudur Rahman, Fahmi Khalifa
发布时间: 2025-03-03
来源: arxiv
研究方向: 人工智能在医学图像合成中的应用
主要内容
该研究旨在通过人工智能技术，特别是基于文本的图像生成模型，提高医学诊断的效率和准确性。研究重点关注动态、可扩展和精确的医学图像生成，以解决传统医学图像生成方法的局限性。
主要贡献
1. 提出了一种基于改进的生成模型（如Stable Diffusion和DreamBooth）结合低秩自适应（LORA）技术的新方法，以生成高保真医学图像。
2. 通过对比语言-图像预训练（CLIP）模型提高了文本输入的上下文理解和准确性。
3. 在MEDVQA-GI挑战中取得了优异的成绩，证明了该方法在生成高质量、多样化的医学图像方面的有效性。
4. 强调了合成图像生成在医学诊断中的潜在应用，包括训练诊断模型、创建医学聊天机器人以及提高用户搜索体验等。
研究方法
1. 使用Stable Diffusion和DreamBooth模型进行图像合成。
2. 利用CLIP模型提高文本输入的上下文理解和准确性。
3. 应用低秩自适应（LORA）技术进行模型微调。
4. 在MEDVQA-GI挑战中使用FID和Inception Score作为评价指标。
实验结果
实验结果表明，改进的Stable Diffusion模型在生成高质量、多样化的医学图像方面优于CLIP和DreamBooth + LoRA模型。具体来说，Stable Diffusion在FID和Inception Score方面均取得了最佳结果，表明其生成的图像质量更高、多样性更好。
未来工作
未来研究将集中于模型优化、数据集扩充以及伦理考量，以确保这些技术能够有效地应用于临床实践。此外，研究还将探讨合成图像在医学诊断中的实际应用，并评估其对诊断指标的影响。