Proyecto 5: Análisis multimodal de imágenes médicas e informes con modelos de lenguaje y visión
Paso 4: Generar Leyendas para Imágenes Médicas
Ahora mejoraremos nuestro sistema para generar automáticamente leyendas descriptivas para imágenes médicas. Esta funcionalidad crucial implica modificar nuestra pipeline existente para crear descripciones textuales detalladas y precisas de imágenes médicas.
El proceso de generación de leyendas aprovecha la comprensión de nuestro modelo entrenado sobre características visuales médicas y las convierte en descripciones textuales coherentes y clínicamente relevantes. Esta capacidad es particularmente valiosa para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
def generate_caption(image):
inputs = processor(text=["A medical image"], images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
return captions[probs.argmax().item()]
# Generate captions for all images
for i, image in enumerate(images):
caption = generate_caption(image)
print(f"Caption for Image {i + 1}: {caption}")Analicemos este código que genera leyendas para imágenes médicas:
1. Función de Generación de Leyendas
- La función
generate_caption(image)toma una imagen médica como entrada y: - Utiliza el procesador CLIP para preparar tanto un mensaje de texto genérico ("Una imagen médica") como la imagen de entrada
- Procesa estas entradas a través del modelo para obtener puntuaciones de similitud
- Convierte las puntuaciones en probabilidades usando softmax
- Devuelve la leyenda más relevante del conjunto existente de leyendas
2. Bucle de Generación de Leyendas
- El código luego recorre todas las imágenes en el conjunto de datos para:
- Generar una leyenda para cada imagen usando la función anterior
- Imprimir la leyenda generada junto con el número de la imagen
Esta funcionalidad está diseñada para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
Paso 4: Generar Leyendas para Imágenes Médicas
Ahora mejoraremos nuestro sistema para generar automáticamente leyendas descriptivas para imágenes médicas. Esta funcionalidad crucial implica modificar nuestra pipeline existente para crear descripciones textuales detalladas y precisas de imágenes médicas.
El proceso de generación de leyendas aprovecha la comprensión de nuestro modelo entrenado sobre características visuales médicas y las convierte en descripciones textuales coherentes y clínicamente relevantes. Esta capacidad es particularmente valiosa para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
def generate_caption(image):
inputs = processor(text=["A medical image"], images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
return captions[probs.argmax().item()]
# Generate captions for all images
for i, image in enumerate(images):
caption = generate_caption(image)
print(f"Caption for Image {i + 1}: {caption}")Analicemos este código que genera leyendas para imágenes médicas:
1. Función de Generación de Leyendas
- La función
generate_caption(image)toma una imagen médica como entrada y: - Utiliza el procesador CLIP para preparar tanto un mensaje de texto genérico ("Una imagen médica") como la imagen de entrada
- Procesa estas entradas a través del modelo para obtener puntuaciones de similitud
- Convierte las puntuaciones en probabilidades usando softmax
- Devuelve la leyenda más relevante del conjunto existente de leyendas
2. Bucle de Generación de Leyendas
- El código luego recorre todas las imágenes en el conjunto de datos para:
- Generar una leyenda para cada imagen usando la función anterior
- Imprimir la leyenda generada junto con el número de la imagen
Esta funcionalidad está diseñada para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
Paso 4: Generar Leyendas para Imágenes Médicas
Ahora mejoraremos nuestro sistema para generar automáticamente leyendas descriptivas para imágenes médicas. Esta funcionalidad crucial implica modificar nuestra pipeline existente para crear descripciones textuales detalladas y precisas de imágenes médicas.
El proceso de generación de leyendas aprovecha la comprensión de nuestro modelo entrenado sobre características visuales médicas y las convierte en descripciones textuales coherentes y clínicamente relevantes. Esta capacidad es particularmente valiosa para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
def generate_caption(image):
inputs = processor(text=["A medical image"], images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
return captions[probs.argmax().item()]
# Generate captions for all images
for i, image in enumerate(images):
caption = generate_caption(image)
print(f"Caption for Image {i + 1}: {caption}")Analicemos este código que genera leyendas para imágenes médicas:
1. Función de Generación de Leyendas
- La función
generate_caption(image)toma una imagen médica como entrada y: - Utiliza el procesador CLIP para preparar tanto un mensaje de texto genérico ("Una imagen médica") como la imagen de entrada
- Procesa estas entradas a través del modelo para obtener puntuaciones de similitud
- Convierte las puntuaciones en probabilidades usando softmax
- Devuelve la leyenda más relevante del conjunto existente de leyendas
2. Bucle de Generación de Leyendas
- El código luego recorre todas las imágenes en el conjunto de datos para:
- Generar una leyenda para cada imagen usando la función anterior
- Imprimir la leyenda generada junto con el número de la imagen
Esta funcionalidad está diseñada para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
Paso 4: Generar Leyendas para Imágenes Médicas
Ahora mejoraremos nuestro sistema para generar automáticamente leyendas descriptivas para imágenes médicas. Esta funcionalidad crucial implica modificar nuestra pipeline existente para crear descripciones textuales detalladas y precisas de imágenes médicas.
El proceso de generación de leyendas aprovecha la comprensión de nuestro modelo entrenado sobre características visuales médicas y las convierte en descripciones textuales coherentes y clínicamente relevantes. Esta capacidad es particularmente valiosa para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.
def generate_caption(image):
inputs = processor(text=["A medical image"], images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
return captions[probs.argmax().item()]
# Generate captions for all images
for i, image in enumerate(images):
caption = generate_caption(image)
print(f"Caption for Image {i + 1}: {caption}")Analicemos este código que genera leyendas para imágenes médicas:
1. Función de Generación de Leyendas
- La función
generate_caption(image)toma una imagen médica como entrada y: - Utiliza el procesador CLIP para preparar tanto un mensaje de texto genérico ("Una imagen médica") como la imagen de entrada
- Procesa estas entradas a través del modelo para obtener puntuaciones de similitud
- Convierte las puntuaciones en probabilidades usando softmax
- Devuelve la leyenda más relevante del conjunto existente de leyendas
2. Bucle de Generación de Leyendas
- El código luego recorre todas las imágenes en el conjunto de datos para:
- Generar una leyenda para cada imagen usando la función anterior
- Imprimir la leyenda generada junto con el número de la imagen
Esta funcionalidad está diseñada para estandarizar los procedimientos de informes, reducir el tiempo de documentación y asegurar una interpretación consistente de las imágenes médicas entre diferentes proveedores de atención médica.