Quilt-Instruct
Quilt-Instruct是一个专为病理图像视觉问答任务设计的数据集，包含107,131对特定于病理全切片图像（WSI）的问答对。该数据集生成了两种类型的问答对。首先，独立提示（Independent prompts）使用与单个图像片段相关的文本生成问答对，类似于已有方法。其次，推理提示（Reasoning-based Prompts）则结合了WSI全局信息，让语言模型能够在更广泛的上下文中进行推理，超越即时的局部信息，进一步提升了答案的准确性和连贯性。
xianweichengxiang可视化图片
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | other |
| 任务类型 | other |
| 解剖结构 | 组织 |
| 解剖区域 | 全身 |
| 数据量 | 107,131 |
| 文件格式 | .json |
文件结构
.
├── quilt_instruct_107k.json
├──quilt_instruct_ablation_40k.json
├──quilt_instruct_complex_abductive.json
├──quilt_instruct_conv_desc.json
├──quilt_pretrain.json图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | N/A |
N/A |
| 中位值 | N/A |
N/A |
| 最大值 | N/A |
N/A |
引用
@inproceedings{seyfioglu2024quilt,
title={Quilt-LLaVA: Visual Instruction Tuning by Extracting Localized Narratives from Open-Source Histopathology Videos},
author={Seyfioglu, Mehmet Saygin and Ikezogwo, Wisdom O and Ghezloo, Fatemeh and Krishna, Ranjay and Shapiro, Linda},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={13183--13192},
year={2024}
}