CAG-VLM

冠状动脉造影图像识别的双语图像-报告数据集,含539次检查14,686帧图像,用于微调视觉语言模型辅助诊断和治疗。

东京大学东京大学
arXiv
2025-05-08 更新
浏览 64
医学影像、文本冠状动脉疾病医学影像
CAG-VLM

基本信息

模态
医学影像、文本
创建/更新时间
2025-05-08

资源简介

CAG-VLM

【数据集背景】

本数据集源站标题为《arXiv Query: search_query=&id_list=2505.04964v1&start=0&max_results=1》。源站首次发布:2025-05-08。

【数据内容】

源站原始描述:Coronary angiography (CAG) is the gold-standard imaging modality for evaluating coronary artery disease, but its interpretation and subsequent treatment planning rely heavily on expert cardiologists. To enable AI-based decision support, we introduce a two-stage, physician-curated pipeline and a bilingual (Japanese/English) CAG image-report dataset. First, we sample 14,686 frames from 539 exams and annotate them for key-frame detection and left/right laterality; a ConvNeXt-Base CNN trained on thi…

【主题与分类】

主题标签:cs.CV。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://arxiv.org/abs/2505.04964v1

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使用方式

数据集说明

CAG-VLM 对应论文数据集(arXiv 预印本)。

数据获取指引

  1. 打开论文页面获取作者与项目信息:https://arxiv.org/abs/2505.04964v1
  2. 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置;
  3. 获取到实际数据链接后,按对应平台标准方式下载。

论文摘要:Abstract:Coronary angiography (CAG) is the gold-standard imaging modality for evaluating coronary artery disease, but its interpretation and subsequent treatment planning rely heavily on expert cardiologists. To enable AI-based decision support, we introduce a two-stage, physician-curated pipeline and a bilingual (Japanese/English) CAG image-report dataset. First, we sample 14,686 frames from 539 exams and annotate them for key-frame detection and left/right laterality; a ConvNeXt-Base CNN trained on this data achieves 0.96 F1 on laterality classification, even on low-contrast frames. Second, we apply the CNN to 243 independent exams, extract 1,114 key frames, and pair each with its pre-procedure report and expert-validated diagnostic and treatment summary, yielding a parallel corpus. We then fine-tune three open-source VLMs (PaliGemma2, Gemma3, and ConceptCLIP-enhanced Gemma3) via LoRA and evaluate them using VLScore and cardiologist review. Although PaliGemma2 w/LoRA attains the highest VLScore, Gemma3 w/LoRA achieves the top clinician rating (mean 7.20/10); we designate this best-performing model as CAG-VLM. These results demonstrate that specialized, fine-tuned VLMs can effectively assist cardiologists in generating clinical reports and treatment recommendations from CAG images.

论文页面:https://arxiv.org/abs/2505.04964v1

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