Newest papers

ViBMR: A Large-Scale Multi-Sequence Brain MRI Dataset and Comprehensive Evaluation for Vietnamese Radiology Report Generation

Dai Lam Le, Minh Khoi Nguyen, Son Dinh Nguyen, Amir Reza Jafari, Viet Ha, Nguyen Son, Reza Farahbakhsh, Noël Crespi, Phi Le Nguyen · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.29905 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Arabic

يبدو أن إنتاج التقارير الإشعاعية المتعددة الأبعاد للرؤية الدماغية يتمتع بقدرة قوية لتخفيف أعباء العمل للرؤية الدماغية، لكنها لا تزال مشكلة متكررة: دراسات الرؤية الدماغية الدماغية هي أساساً حجمية، كل سلسلة الرؤية تتبع معلومات التشخيص التكاملية، والبيانات المذكورة ضعيفة بشكل ملحوظ للغة السريرية ذات الخصائص المنخفضة. لزيادة هذه الفجوة، ونحن نقدم ViBMR، بحسب المعرفة لدينا، أول مجموعة كبيرة من البيانات الدماغية الدماغية المتعددة الأبعاد المتعددة الأبعاد متكاملة من التقارير الدماغية الدماغية المعتادة، مما يجعل

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Automated radiology report generation for multi-sequence brain MRI holds strong promise for alleviating radiologists' workload, yet it remains a demanding problem: brain MRI studies are inherently volumetric, each pulse sequence carries complementary diagnostic information, and annotated data are critically scarce for low-resource clinical languages. Existing brain MRI-report resources are still dominated by English reports, translated clinical text, or datasets adapted from task-specific imaging benchmarks, leaving routine low-resource clinical reporting and heterogeneous multi-sequence MRI protocols insufficiently represented. To bridge this gap, we introduce ViBMR, to the best of our knowledge, the first large-scale multi-sequence brain MRI dataset paired with routine Vietnamese clinical reports, comprising 3,649 patients and 11,875 MRI series across T1, T2, FLAIR, and contrast-enhanced T1 sequences. Building on ViBMR, we establish a comprehensive evaluation setup for brain MRI report generation, covering representative medical vision-language models, multi-sequence inputs, and feature aggregation strategies. The results provide key insights into dataset characteristics and model behavior, while demonstrating the necessity of native low-resource clinical datasets for reliable Vietnamese-origin brain MRI report generation. Our dataset and baseline models will be released for non-commercial research.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Medicine, Vietnamese, Neuroimaging, Medical physics, Computer science, Feature (linguistics)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange