Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Knee X-ray Report Generation

論文の概要: Automated Knee X-ray Report Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10702v1
Date: Sat, 22 May 2021 11:59:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-27 09:10:24.950645
Title: Automated Knee X-ray Report Generation
Title（参考訳）: 膝X線自動生成装置
Authors: Aydan Gasimova, Giovanni Montana, Daniel Rueckert
Abstract要約: 本稿では,過去の放射線検査を活かし,画像とレポートの対応を学習できる枠組みを提案する。本研究では,言語生成モデルの訓練において,個々の試験のイメージ特徴を集約し,条件入力として使用すると,自動生成試験レポートが生成されることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.732469371097347
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Gathering manually annotated images for the purpose of training a predictive model is far more challenging in the medical domain than for natural images as it requires the expertise of qualified radiologists. We therefore propose to take advantage of past radiological exams (specifically, knee X-ray examinations) and formulate a framework capable of learning the correspondence between the images and reports, and hence be capable of generating diagnostic reports for a given X-ray examination consisting of an arbitrary number of image views. We demonstrate how aggregating the image features of individual exams and using them as conditional inputs when training a language generation model results in auto-generated exam reports that correlate well with radiologist-generated reports.
Abstract（参考訳）: 予測モデルをトレーニングするために手動でアノテートされた画像を集めることは、専門の放射線技師の専門知識を必要とするため、自然画像よりも医学領域においてはるかに難しい。そこで我々は,過去の放射線検査(特に膝X線検査)を活用し,画像と報告の対応を学習できる枠組みを定式化し,任意の数の画像ビューからなる所定のX線検査の診断レポートを生成することを提案する。言語生成モデルの訓練において,個々の試験のイメージ特徴を集約し,条件入力として使用すると,放射線学者が作成した報告とよく相関する自動生成試験レポートが得られることを示す。

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