Модель RoBERTa для понимания радиологических отчётов, извлечения признаков и предсказания пропущенных токенов в медицинском тексте.
Подходит для: Классификация радиологических предложений как нормальных или аномальных · Присвоение диагностических кодов радиологическим отчётам · Экстрактивный выбор ключевых предложений для суммирования отчёта
RadBERT-CT классифицирует отчёты компьютерной томографии по 18 классам для автоматической категоризации радиологических текстов.
Подходит для: классификация радиологических отчётов КТ · автоматическая категоризация КТ-описаний по 18 классам · структурирование текстовых заключений компьютерной томографии
Модель RoBERTa, дообученная на радиологических заключениях для анализа и понимания медицинских текстов.
Подходит для: классификация предложений радиологических заключений на нормальные и патологические находки · присвоение диагностических кодов радиологическим отчетам · экстрактивное суммирование раздела находок в радиологическом заключении
Дообученная версия LLaVA-v1.5 на 13 млрд параметров для ответов на вопросы об изображениях и распознавания объектов по SoM-тегам.
Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · определение объекта по номеру визуального тега · составление списка объектов на изображении
Модель на основе RadBERT автоматически присваивает 18 патологических меток англоязычным радиологическим заключениям.
Подходит для: автоматическая разметка патологий в англоязычных радиологических заключениях · классификация текстовых отчётов КТ грудной клетки · извлечение признаков из медицинских заключений