医学图像与多模态模型：心电图图像，多模态大语言模型，医学诊断，图像理解
Teach Multimodal LLMs to Comprehend Electrocardiographic Images
2024-10-21｜The Ohio State U, CMU|🔺19
http://arxiv.org/abs/2410.19008v1
https://huggingface.co/papers/2410.19008
https://aimedlab.github.io/PULSE/
研究背景与意义
心电图（ECG）作为一种重要的非侵入性诊断工具，对于心脏疾病的评估至关重要。然而，现有的自动化解读方法往往局限于特定的心脏病症，且通常依赖于原始生理信号，这在资源有限的环境中（如仅能获取打印或数字ECG图像的情况下）难以实现。
随着多模态大型语言模型（MLLMs）的进展，出现了利用这些模型来解决传统ECG解读方法局限性的潜力。本文提出的ECGInstruct数据集和PULSE模型，旨在解决当前ECG图像解读中的数据稀缺和模型评估的挑战，推动临床实践中ECG解读的进步。
研究方法与创新
本研究的关键创新在于构建了一个名为ECGInstruct的综合性ECG图像指令调优数据集，涵盖超过一百万个样本，涉及多种ECG相关任务。通过这一数据集，开发了PULSE模型，专门用于ECG图像的理解。
此外，研究者还建立了ECGBench评估基准，涵盖四个关键的ECG图像解读任务，确保了模型在多样化数据集上的有效性和可靠性。PULSE模型在这些任务中的表现超越了现有的通用MLLMs，显示出15%至30%的准确率提升。
实验设计与结果分析
在实验中，PULSE模型在ECGBench基准测试中展示了其卓越的性能，特别是在异常检测和报告生成任务中。通过与现有的专有和开源MLLMs进行对比，PULSE在多个数据集上均表现出色，显示了其在临床应用中的潜力。
此外，模型的设计考虑到了多种数据源和任务类型，确保了其在真实世界应用中的广泛适用性。实验结果表明，PULSE模型在处理复杂的ECG解读任务时，能够提供更准确和可靠的结果。
结论与展望
本研究展示了使用多模态大型语言模型进行ECG图像解读的有效性，PULSE模型的开发和ECGInstruct数据集的构建为未来的心脏病学研究提供了新的方向。
尽管目前的结果令人鼓舞，但仍需进一步探索模型在更复杂临床场景中的应用，以及如何提高其在多轮对话和报告生成任务中的表现。未来的研究将致力于优化模型的推理能力，以应对更具挑战性的ECG解读任务。
