RadImageNet-VQA هي مجموعة بيانات طبية واسعة النطاق مخصصة لمهمة الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA) في مجال الأشعة، وقد أصدرتها شركة Raidium في عام 2025. وتشمل الأبحاث ذات الصلة ما يلي... RadImageNet-VQA: مجموعة بيانات واسعة النطاق للتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي للإجابة على الأسئلة المرئية في مجال الأشعةالهدف هو تعزيز الفهم البصري وقدرات الاستدلال في الإجابة على الأسئلة للنماذج الطبية متعددة الوسائط في صور الأشعة المقطعية/الرنين المغناطيسي، ويستخدم على نطاق واسع في مهام الإجابة على الأسئلة البصرية الطبية، وتدريب وتقييم نماذج تحليل الصور الإشعاعية، والبحث والتطوير التطبيقي للذكاء الاصطناعي الطبي متعدد الوسائط. تحتوي هذه المجموعة من البيانات على 750,000 صورة طبية و7.5 مليون عينة مُولَّدة، تشمل 750,000 وصف طبي مُطابق للصور والنصوص، و6.75 مليون زوج من الأسئلة والأجوبة، وتغطي ثلاث مهام: التعرف الدقيق على الأمراض، والتعرف على البنية التشريحية، والكشف عن الحالات الشاذة (تشمل صيغ الأسئلة: مفتوحة، ونعم/لا، واختيار من متعدد). وتغطي هذه المجموعة 8 مناطق تشريحية و97 نوعًا مرضيًا، وتستخدم توليد القوالب لتعزيز قدرات الاستدلال البصري. ولتقييم أداء النموذج، تم إنشاء مجموعة مرجعية معيارية. وتنقسم البيانات الإجمالية إلى ثلاثة أجزاء: بيانات المحاذاة، وبيانات ضبط التعليمات، وبيانات التقييم، والتي تُستخدم على التوالي لتعلم محاذاة الصور والنصوص، وتعلم التعليمات متعددة الوسائط، وتقييم أداء النموذج الموحد.

تكوين مجموعة البيانات

• ثمانية مناطق تشريحية: البطن، والورك، والعمود الفقري، والكتف، والدماغ، والركبة، والكاحل/القدم، والرئتين.
• مجموعة معايير الاختبار الموحدة: تحتوي على 1000 صورة و9000 زوج من الأسئلة والأجوبة.
• 97 نوعًا مرضيًا تشمل الأنواع المرضية الـ 97 ما يلي:
• البطن: تشوهات عامة في الأعضاء، آفات الغدة الكظرية، آفات الشرايين، الاستسقاء، توسع القناة الصفراوية، آفات المثانة، تشوهات الأمعاء، التهاب الأمعاء، كتل الأمعاء، تغيرات تنكسية، توسع المسالك البولية، تضخم الأعضاء، أورام دهنية، آفات المرارة، حصى المرارة، كتل داخل البطن، أمراض الكبد، آفات الكبد، تشوهات نخاع العظم، أورام العظام، آفات المبيض، آفات البنكرياس، حالة ما بعد الجراحة، آفات البروستاتا، آفات الكلى، انصباب الأنسجة الرخوة، كتل الأنسجة الرخوة، آفات الطحال، حصى المسالك البولية، آفات الرحم.
• الكاحل/القدم: اعتلال وتر أخيل، إصابة الرباط الكاحلي الشظوي الأمامي، التهاب العظم والنقي، إصابة الرباط الكاحلي الشظوي الخلفي، تشوهات الغضروف، التحام العظام، إصابة الرباط الدالي، إصابات العضلات الباسطة، أورام دهنية، إصابات العضلات القابضة، ورم دموي، تشوهات داخل المفصل، إصابة مفصل ليسفرانك، تدمير العظام، أورام العظام، اعتلال وتر العضلة الشظوية، التهاب اللفافة الأخمصية، تمزق الصفيحة الأخمصية، حالة ما بعد الجراحة، وذمة الأنسجة الرخوة، انصباب الأنسجة الرخوة، كتلة الأنسجة الرخوة، إصابة الرباط الزنبركي، إصابة الرباط الظنبوبي الشظوي
• الدماغ: احتشاء حاد، تشوه شرياني وريدي، احتشاء مزمن، وذمة، آفات خارج المحور، فرط إشارة بؤري في التصوير بالرنين المغناطيسي بتقنية FLAIR، تشوهات داخل المفصل، آفات الغدة النخامية، تغيرات المادة البيضاء
• أمراض الورك: مرض العضلة المقربة، مرض محفظة المفصل، مرض الغضروف، مرض أوتار الركبة، الورم الدموي، مرض الشفا، التهاب العظم والنقي، تدمير العظام، مرض العظام، حالة ما بعد الجراحة، وذمة الأنسجة الرخوة، انصباب الأنسجة الرخوة، كتلة الأنسجة الرخوة.
• الركبة: مرض الرباط الصليبي الأمامي (ACL)، التهاب العظام، تشوهات الغضروف، مرض الرباط الجانبي الشظوي (LCL)، كسر، ورم دموي، تشوهات داخل المفصل، مرض الرباط الجانبي الإنسي (MCL)، تشوهات الغضروف الهلالي، إجهاد العضلات، آفات الرضفة، ما بعد إعادة بناء الرباط الصليبي الأمامي (ACL)، مرض الرباط الصليبي الخلفي (PCL)، مرض العضلة الرباعية الرؤوس الفخذية، وذمة الأنسجة الرخوة، انصباب أو تراكم الأنسجة الرخوة، كتلة الأنسجة الرخوة.
• الرئة: انضغاط/تعكر الحويصلات الهوائية، توسع القصبات، مرض الرئة الخلالي، عقيدات، تدمير نسيج الرئة
• الكتف: التهاب مفصل الترقوة الأخرمي، إصابات العضلة ذات الرأسين العضدية، التهاب الأوتار التكلسي، التهاب مفصل الكتف، إصابات العضلة تحت الشوكة، إصابات الشفا، التهاب العظم والنقي، إصابات العظام، حالة ما بعد الجراحة، وذمة الأنسجة الرخوة، انصباب الأنسجة الرخوة، إصابات العضلة تحت الكتف، إصابات العضلة فوق الشوكة
• العمود الفقري: آفات كيسية، آفات القرص الفقري، تشوهات الأم الجافية أو فوق الجافية، اضطرابات المفصل الوجيهي، آفات الثقبة الفقرية، تشوهات هيكلية، الجنف، آفات الحبل الشوكي

الاستشهاد

@article{butsanets2025radimagenet,
title={RadImageNet-VQA: A Large-Scale CT and MRI Dataset for Radiologic Visual Question Answering},
author={Butsanets, L{\'e}o and Corbi{\`e}re, Charles and Khlaut, Julien and Manceron, Pierre and Dancette, Corentin},
journal={arXiv preprint arXiv:2512.17396},
year={2025}
}