使用场景

研究人员使用MedTrinity-25M数据集训练了一个能够识别医学图像中病变的深度学习模型。

开发者利用该数据集开发了一个自动生成医学图像报告的系统。

教育机构使用MedTrinity-25M作为教学资源，帮助学生理解医学图像分析的复杂性。

产品特色

数据提取：从收集的数据中提取关键信息，包括元数据整合以生成粗略的标题、感兴趣区域定位和医学知识收集。

多粒度文本描述生成：使用这些信息来提示大型语言模型生成细粒度的注释。

模型训练和评估：提供了模型训练和评估的脚本，支持在特定数据集上进行预训练和微调。

模型库：提供了多种预训练模型，如LLaVA-Med++，支持在特定医学图像分析任务上进行微调。

快速开始指南：提供了详细的安装和使用指南，帮助用户快速开始使用数据集。

论文发布：相关的研究成果已在arXiv上发布，提供了研究背景和方法的详细介绍。

社区支持：感谢多个研究和云计算项目的支持，为数据集的开发和研究提供了计算资源。

使用教程

1. 访问GitHub页面，克隆MedTrinity-25M数据集到本地。

2. 根据快速开始指南安装必要的软件包和依赖。

3. 下载并安装基础模型LLaVA-Meta-Llama-3-8B-Instruct-FT-S2。

4. 按照提供的脚本进行模型的预训练和微调。

5. 使用评估脚本对训练好的模型进行性能评估。

6. 根据研究需求，利用数据集进行自定义的算法开发和测试。