OmniMedVQA医学视觉问答数据集 | 12种模态118K医疗图像VQA评测基准

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OmniMedVQA医学视觉问答数据集 | 12种模态118K医疗图像VQA评测基准

核心资源概述

OmniMedVQA是香港大学与上海AI实验室2024年联合发布的医学多模态大模型评测数据集，专为医疗AI研究和LVLMs模型评估打造。

数据集核心参数

数据规模：118,010张医学图像

模态覆盖：CT、MRI、X光、超声等12种医学影像模态

解剖范围：20+人体器官部位全覆盖

任务类型：医学视觉问答(VQA)评测

应用场景：医疗AI模型训练与性能评估

技术特色亮点

✅ 真实医疗数据：全部来源于临床真实场景
✅ 多模态融合：支持视觉-语言模型端到端训练
✅ 标准化评测：提供统一的医学VQA评估基准
✅开源可商用：遵循国际标准数据许可协议

适用研究场景

医学人工智能算法开发

医疗多模态大模型训练

医学影像识别研究

医疗问答系统构建

跨模态医疗AI应用

注：本资源仅限学术研究使用，需遵守数据使用协议和医疗伦理规范。

OmniMedVQA 大规模医学 VQA 评测数据集 (85 Bytes, 需要: RMB 12 元)

2025-12-15 14:35:07 上传

需要: RMB 12 元  [购买]

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