論文の概要: Learning Visual-Semantic Embeddings for Reporting Abnormal Findings on Chest X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02467v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 04:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 05:18:46.522110
• Title: Learning Visual-Semantic Embeddings for Reporting Abnormal Findings on Chest X-rays
• Title（参考訳）: 胸部X線異常所見の報告のための視覚的セマンティックな埋め込み学習
• Authors: Jianmo Ni, Chun-Nan Hsu, Amilcare Gentili, Julian McAuley
• Abstract要約: 本研究は放射線画像の異常所見の報告に焦点を当てる。 本稿では, レポートから異常な発見を識別し, 教師なしクラスタリングと最小限のルールで分類する手法を提案する。 本手法は, 異常所見を回収し, 臨床正当性およびテキスト生成量の両方で既存の世代モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.686095511538683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic medical image report generation has drawn growing attention due to its potential to alleviate radiologists' workload. Existing work on report generation often trains encoder-decoder networks to generate complete reports. However, such models are affected by data bias (e.g.~label imbalance) and face common issues inherent in text generation models (e.g.~repetition). In this work, we focus on reporting abnormal findings on radiology images; instead of training on complete radiology reports, we propose a method to identify abnormal findings from the reports in addition to grouping them with unsupervised clustering and minimal rules. We formulate the task as cross-modal retrieval and propose Conditional Visual-Semantic Embeddings to align images and fine-grained abnormal findings in a joint embedding space. We demonstrate that our method is able to retrieve abnormal findings and outperforms existing generation models on both clinical correctness and text generation metrics.
• Abstract（参考訳）: 医療画像の自動レポート生成は、放射線技師の作業負荷を軽減する可能性から注目されている。 レポート生成に関する既存の作業は、しばしば完全なレポートを生成するためにエンコーダデコーダネットワークを訓練する。 しかし、そのようなモデルはデータバイアス(例えば〜ラベルの不均衡)の影響を受け、テキスト生成モデル(例えば〜繰り返し)に固有の共通の問題に直面している。 本研究は, 放射線画像の異常所見の報告に焦点をあて, 完全放射線画像のトレーニングではなく, レポートから異常所見を同定し, 教師なしクラスタリングと最小限のルールで分類する手法を提案する。 本稿では,この課題をクロスモーダル検索として定式化し,ジョイント埋め込み空間における画像の整列と微細な異常発見のための条件付き視覚意味埋め込みを提案する。 本手法は, 異常所見を検索し, 臨床精度とテキスト生成指標の両方で既存の生成モデルより優れていることを示す。

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