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DOBI乳腺癌诊断大模型
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2026/09/08基本信息
- 负责人 袁细国
- 所属学院 计算机科学与技术学院
- 项目简介 本项目研究一种DOBI乳腺癌诊断大模型，以实现的乳腺肿瘤的良恶性判断。该方法构建了一种多模态动态光学影像(DOBI)数据的大模型，从乳腺动态光学影像及病理文本信息中提取有效特征，并充分利用以上多模态信息进行学习与推理，完成乳腺肿瘤良恶性判断。研究中，构建了结构化DOBI多模态乳腺医疗数据集，利用DOBI乳腺医疗信息，并结合提示工程，在预训练多模态大模型上进行微调，使得模型学习并适应乳腺肿瘤良恶性判断的下游任务。通过设计一种针对三维影像输入的处理方式，使得模型可以实现二维和三维的医学影像的混合处理。图1为DOBI多模态大模型结构图。当前，DOBI多模态大模型在肿瘤良恶性判断能力上，在测试集上达到准确率为76.9%，敏感度为77.2%,特异度为76.9%，在相较于其他算法及模型测试下均有较好预测结果。
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