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# 医疗多模态问答大模型
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## 项目概述
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本项目旨在构建一个医疗多模态问答大模型，基于`qwen-vl2.5-3B`模型作为基座模型，使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术进行微调。模型训练数据结合了医疗图像和多轮问答对话，涵盖医学影像、诊断报告等多模态信息，并通过问答题目进行微调，以提升模型在医疗领域的多模态理解和问答能力。
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## 模型架构
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- **基座模型**: `qwen-vl2.5-3B`
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- **微调方法**: LoRA（Low-Rank Adaptation）
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- **训练数据**:
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- 医疗图像（如CT、MRI、X光、病理图等）
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- 多轮问答对话（基于诊断报告、医学文献等生成）
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## 数据集
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### 数据来源
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1. **医疗图像**: 包含CT、MRI、X光、病理图等医学影像数据。
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2. **多轮问答对话**: 基于诊断报告、医学文献等生成的问答对话数据。
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### 数据预处理
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- **图像处理**: 对医疗图像进行标准化处理（如尺寸调整、归一化等）。
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- **文本处理**: 对问答对话进行清洗和标注，确保问题和答案的准确性。
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- **多模态对齐**: 将图像与对应的文本信息进行对齐，构建多模态训练样本。
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- **数据分割**: 将数据集分为训练集、验证集和测试集。
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## 模型训练
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### 微调方法
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使用LoRA技术对`qwen-vl2.5`模型进行微调。LoRA通过在预训练模型的权重矩阵中引入低秩矩阵来减少参数量，从而在保持模型性能的同时降低计算成本。
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### 训练步骤
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1. **加载预训练模型**: 加载`qwen-vl2.5`模型。
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2. **应用LoRA**: 在模型的关键层应用LoRA技术。
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3. **训练模型**: 使用准备好的多模态数据集进行微调。
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4. **验证与测试**: 在验证集和测试集上评估模型性能，调整超参数以优化结果。
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## 模型评估
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### 评估指标
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- **准确率**: 模型在问答任务中的准确率。
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- **召回率**: 模型能够正确回答的问题比例。
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- **F1分数**: 准确率和召回率的调和平均数。
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- **多模态理解能力**: 模型对图像和文本信息的综合理解能力。
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### 评估结果
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在测试集上的评估结果如下：
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待更新
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## 使用指南
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### 环境配置
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1. **Python版本**: 3.10+
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2. **依赖库**:
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- `transformers`
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- `torch`
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- `modelscope`
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### 下载模型
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SDK下载
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```bash
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#安装ModelScope
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pip install modelscope
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```
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```python
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#SDK模型下载
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#模型下载
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from modelscope import snapshot_download
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model_dir = snapshot_download('zpeng1989/Multimodel_Medical_Qwen25vl_3B_Model')
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```
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Git下载
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```
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#Git模型下载
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git clone https://oauth2:eDTzbKYiKrNCswNiDx1s@www.modelscope.cn/zpeng1989/Multimodel_Medical_Qwen25vl_3B_Model.git
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```
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### 模型推理
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以下是一个使用案例，展示如何加载模型并进行推理：
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```python
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from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
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from qwen_vl_utils import process_vision_info
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# default: Load the model on the available device(s)
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model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("qwen25_3b_vl_lora_sft_v20250511", torch_dtype="auto", device_map="auto"
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)
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# We recommend enabling flash_attention_2 for better acceleration and memory saving, especially in multi-image and video scenarios.
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# model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
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# "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
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# torch_dtype=torch.bfloat16,
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# attn_implementation="flash_attention_2",
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# device_map="auto",
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# )
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# default processor
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#export_dir: /data/cgu/Model_Train/Model/qwen25_3b_vl_lora_sft_v20250511
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processor = AutoProcessor.from_pretrained("qwen25_3b_vl_lora_sft_v20250511")
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# The default range for the number of visual tokens per image in the model is 4-16384.
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# You can set min_pixels and max_pixels according to your needs, such as a token range of 256-1280, to balance performance and cost.
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# min_pixels = 256*28*28
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# max_pixels = 1280*28*28
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# processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels)
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messages = [
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{
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"role": "user",
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"content": [
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{
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"type": "image",
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"image": "*.jpg",
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},
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{"type": "text", "text": "患者胸片上有什么问题？"},
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],
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}
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]
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# Preparation for inference
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text = processor.apply_chat_template(
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messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
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)
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image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
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inputs = processor(
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text=[text],
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images=image_inputs,
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videos=video_inputs,
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padding=True,
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return_tensors="pt",
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)
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inputs = inputs.to(model.device)
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# Inference: Generation of the output
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generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
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generated_ids_trimmed = [
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out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
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]
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output_text = processor.batch_decode(
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generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
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)
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print(output_text)
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```
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## 案例
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### Case 01
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输入问题：
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messages = [
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{
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"role": "user",
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"content": [
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{
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"type": "image",
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"image": "A.jpg",
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},
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{"type": "text", "text": "帮我分析一下患者情况？"},
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],
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}
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]
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```
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输出结果：
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子宫动脉增强轴向TSE MRI图像显示肿瘤有增强和扩散的迹象，这表明血液中肿瘤区域对比剂的浓度增加。周围的血管，包括阴道、宫颈、宫体侧壁和输卵管，都受到了肿瘤的影响。与此相邻的骨质层显示出侵蚀现象，意味着骨骼组织已侵犯或延伸到了肿瘤。
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```
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### Case 02
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输入问题：
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messages = [
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{
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"role": "user",
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"content": [
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{
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"type": "image",
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"image": "B.jpg",
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},
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{"type": "text", "text": "图上黄色箭头具体指什么？帮我仔细分析一下？"},
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],
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}
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]
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```
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输出结果：
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```
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图像中的黄色箭头指向了右下叶气道闭塞。气道闭塞是指支气管（将空气吸入肺部的管道）被阻塞或狭窄，可能由肿胀、炎症或其他原因导致血液凝块的形成。这会阻断空气流动，引起呼吸困难和其他呼吸道症状。根据CT扫描，肿瘤似乎将气道逐渐推向外侧，导致腔内阻塞。
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### Case 03
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输入问题：
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```
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messages = [
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{
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"role": "user",
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"content": [
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{
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"type": "image",
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"image": "E.jpg",
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},
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{"type": "text", "text": "患者胸片上有什么问题？"},
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],
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}
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]
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```
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输出结果：
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```
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在患者的胸部X光片上，可见右侧膈下角增大，这可能提示有脓肿或积液存在。
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## 致谢
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- 感谢 `qwen-vl2.5` 模型的开发者。
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- 感谢所有为医疗多模态数据集做出贡献的研究人员。
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## 联系方式
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如有任何问题，请联系 [592392714@qq.com]。
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**注意**: 本项目仅供学术研究使用，不构成医疗建议。
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