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  GPT4MR: Exploring GPT-4 as an MR sequence and reconstruction programming assistant

Zaiss, M., Rajput, J., Dang, H., Golkov, V., Cremers, D., Knoll, F., et al. (2024). GPT4MR: Exploring GPT-4 as an MR sequence and reconstruction programming assistant. In A. Maier, T. Deserno, H. Handels, K. Maier-Hein, C. Palm, & T. Tolxdorff (Eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2024: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Erlangen, March 10-12, 2024 (pp. 94-99). Wiesbaden, Germany: Springer Vieweg.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-1E68-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-1E6D-7
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-658-44037-4_28.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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 Urheber:
Zaiss, M1, Autor                 
Rajput , JR, Autor
Dang, HN, Autor
Golkov, V, Autor
Cremers, D, Autor
Knoll, F, Autor
Maier, A, Autor
Affiliations:
1Department High-Field Magnetic Resonance, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497796              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In this study, we explore the potential of generative pre-trained transformer (GPT), as a coding assistant for MRI sequence programming using the Pulseq framework. The programming of MRI sequences is traditionally a complex and time-consuming task, and the Pulseq standard has recently simplified this process. It allows researchers to define and generate complex pulse sequences used in MRI experiments. Leveraging GPT-4’s capabilities in natural language generation, we adapted it for MRI sequence programming, creating a specialized assistant named GPT4MR. Our tests involved generating various MRI sequences, revealing that GPT-4, guided by a tailored prompt, outperformed GPT-3.5, producing fewer errors and demonstrating improved reasoning. Despite limitations in handling complex sequences, GPT4MR corrected its own errors and successfully generated code with step-by-step instructions. The study showcases GPT4MR’s ability to accelerate MRI sequence development, even for novel ideas absent in its training set. While further research and improvement are needed to address complexity limitations, a well-designed prompt enhances performance. The findings propose GPT4MR as a valuable MRI sequence programming assistant, streamlining prototyping and development. The future prospect involves integrating a PyPulseq plugin into lightweight, open-source LLMs, potentially revolutionizing MRI sequence development and prototyping.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2024-02
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-658-44037-4_28
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Bildverarbeitung für die Medizin 2024 (BVM 2024)
Veranstaltungsort: Erlangen, Germany
Start-/Enddatum: 2024-03-10 - 2024-03-12

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Bildverarbeitung für die Medizin 2024: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Erlangen, March 10-12, 2024
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Maier, A, Herausgeber
Deserno, TM, Herausgeber
Handels, H, Herausgeber
Maier-Hein, K, Herausgeber
Palm, C, Herausgeber
Tolxdorff, T, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Wiesbaden, Germany : Springer Vieweg
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 94 - 99 Identifikator: ISBN: 978-3-658-44036-7
DOI: 10.1007/978-3-658-44037-4

Quelle 2

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Titel: Informatik Aktuell
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -