通过ChatGPT生成的肌肉骨图像的有效性
P Ajmera1, N Nischal2, S Ariyaratne3
1Department of Radiology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.
Skeletal radiology
|March 4, 2024
概括
聊天GPT4显示有限的能力,以产生准确的解剖图形的肌肉骨放射学研究. 目前LLM生成的图像缺乏出版所需的质量和正确注释.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医学插图 医学插图
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 放射学研究中的有效沟通在很大程度上依赖于准确的可视化.
- 像ChatGPT4这样的大型语言模型 (LLM) 提供了自动化图形创建的潜力.
研究的目的:
- 评估ChatGPT4在产生肌肉骨放射学解剖图的能力.
- 评估LLM生成的数字的解剖学正确性,注释准确性和可用性.
主要方法:
- 聊天GPT4被用来生成六个主要关节的注释的冠状图形.
- 对于每个关节,测试了四种快速变化.
- 评估由四名小组成员使用5点的利克特比例进行,用于解剖学正确性,注释准确性,美学和可用性.
主要成果:
- 聊天GPT4生成的插图显示了解剖学准确性和注释质量的显著限制.
- 所有生成的数字在注释正确性和研究论文可用性方面都获得了低于平均水平的评分.
- 在所有评估领域 (ICC = 0.61) 中,评价者之间的可靠性都很好.
结论:
- 像ChatGPT4这样的当前LLM不符合肌肉骨放射学研究数据所需的高标准.
- 需要进一步开发,以提高LLM生成的医学插图的现实性和准确性.
- 代改进对于提高科学可视化中的LLM能力至关重要.
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