# MBZUAI, BT görüntülerinde mekânsal akıl yürütmeyi ölçen kıyaslama veri setini tanıttı > MBZUAI’nin CT-SpatialVQA kıyaslaması, tıbbi yapay zekâ modellerinin BT görüntülerindeki mekânsal ilişkileri ölçüyor. - Kalıcı adres: https://newsverum.com/tr/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026 - Yayıncı: Newsverum - Bölüm: Teknoloji - Ülke: Birleşik Arap Emirlikleri - Yayın: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Güncelleme: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Olay / veri dönemi: 2026-10-19 - Diğer sürümler: [English](https://newsverum.com/en/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026.md), [العربية](https://newsverum.com/ar/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026.md) MBZUAI araştırmacıları, 3B tıbbi yapay zekâ sistemlerinin bilgisayarlı tomografi (BT) hacimlerinde anatomi ve anormalliklerin konum ilişkilerini anlayıp anlamadığını ölçmek için CT-SpatialVQA kıyaslamasını geliştirdi. Üniversitenin 19 Ekim tarihli açıklamasına göre veri seti, 1.601 göğüs BT taraması ve radyoloji raporlarından türetilmiş 9.077 mekânsal soru-cevap çifti içeriyor. Araştırmacılar sekiz görsel-dil modelini sıfır örnekli testte değerlendirdi; hiçbiri yüzde 50 doğruluğa ulaşmadı ve sekiz modelin ortalaması yüzde 34,08 oldu. CT-Chat yüzde 43,69, MedEvalKit yüzde 40,16, MedGemma-1.5 yüzde 38,24 ve VILA-M3 yüzde 28,20 aldı. Çalışma MICCAI 2026’da sözlü sunum olarak kabul edildi. Bunlar belirli bir araştırma kıyaslamasının sonuçlarıdır; klinik yeterlilik veya hasta bakımında doğrulanmış kullanım göstermez. ## Veriler ### CT-SpatialVQA model doğruluk sonuçları Üniversitenin bildirdiği sekiz model testinden örnek sonuçlar ve genel ortalama. Yöntem: Bunlar CT-SpatialVQA kıyaslamasındaki sıfır örnekli doğruluk sonuçlarıdır. Ortalamaya sekiz model dahildir; tabloda yalnızca kaynakta ayrı ayrı belirtilen dört model ile ortalama gösterilmiştir. Sonuçlar klinik doğrulama değildir. | Model | Doğruluk | Birim | |---|---|---| | CT-Chat | 43.69 | yüzde | | MedEvalKit | 40.16 | yüzde | | MedGemma-1.5 | 38.24 | yüzde | | VILA-M3 | 28.2 | yüzde | | Sekiz modelin ortalaması | 34.08 | yüzde | Kaynaklar: · Veriyi indir: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026/data/ct-spatialvqa-model-accuracies?lang=tr&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026/data/ct-spatialvqa-model-accuracies?lang=tr&format=csv) ### CT-SpatialVQA veri kümesi Araştırma kıyaslamasının soru ve görüntü kapsamı. Yöntem: Sayılar araştırmacıların kurduğu test kıyaslamasını tanımlar; hasta nüfusu, tanı performansı veya klinik sonuç ölçümü değildir. Kaynak 9.077 sorunun test kümesindeki 1.601 göğüs BT taramasından ve radyoloji raporlarından türetildiğini belirtir. | Bileşen | Sayı | Birim | |---|---|---| | Mekânsal soru-cevap çiftleri | 9077 | adet | | Göğüs BT taramaları | 1601 | adet | Kaynaklar: · Veriyi indir: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026/data/ct-spatialvqa-dataset-size?lang=tr&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ct-spatialvqa-3d-medical-ai-benchmark-2026/data/ct-spatialvqa-dataset-size?lang=tr&format=csv) ## Kaynaklar - [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence]() (Kaynak kontrolü: 2026-10-20; Yayın: 2026-10-19) --- Alıntı için yukarıdaki kalıcı adresi kullanın. [Yayın ilkeleri ve düzeltmeler](https://newsverum.com/tr/editorial)