論文の概要: Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06963v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 11:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 13:00:14.782357
• Title: Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: 放射線学レポート作成のための後方探査・蒸留と先行知識
• Authors: Fenglin Liu, Xian Wu, Shen Ge, Wei Fan, Yuexian Zou
• Abstract要約: PPKEDには、Posterior Knowledge Explorer (PoKE), Prior Knowledge Explorer (PrKE), Multi-domain Knowledge Distiller (MKD)の3つのモジュールが含まれている。 PoKEは後部知識を探求し、視覚データのバイアスを軽減するために明確な異常な視覚領域を提供する。 PrKEは、以前の医学知識グラフ(医学知識)と以前の放射線学レポート(作業経験)から以前の知識を探り、テキストデータのバイアスを軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.00308939833555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically generating radiology reports can improve current clinical practice in diagnostic radiology. On one hand, it can relieve radiologists from the heavy burden of report writing; On the other hand, it can remind radiologists of abnormalities and avoid the misdiagnosis and missed diagnosis. Yet, this task remains a challenging job for data-driven neural networks, due to the serious visual and textual data biases. To this end, we propose a Posterior-and-Prior Knowledge Exploring-and-Distilling approach (PPKED) to imitate the working patterns of radiologists, who will first examine the abnormal regions and assign the disease topic tags to the abnormal regions, and then rely on the years of prior medical knowledge and prior working experience accumulations to write reports. Thus, the PPKED includes three modules: Posterior Knowledge Explorer (PoKE), Prior Knowledge Explorer (PrKE) and Multi-domain Knowledge Distiller (MKD). In detail, PoKE explores the posterior knowledge, which provides explicit abnormal visual regions to alleviate visual data bias; PrKE explores the prior knowledge from the prior medical knowledge graph (medical knowledge) and prior radiology reports (working experience) to alleviate textual data bias. The explored knowledge is distilled by the MKD to generate the final reports. Evaluated on MIMIC-CXR and IU-Xray datasets, our method is able to outperform previous state-of-the-art models on these two datasets.
• Abstract（参考訳）: 診断放射線学の現在の臨床実践を改善することができる。 一方、放射線科医は報告執筆の重荷を軽減でき、一方、放射線科医に異常を思い出させ、誤診や診断の欠如を避けることができる。 しかし、このタスクは、深刻な視覚的およびテキスト的データバイアスのため、データ駆動型ニューラルネットワークでは難しい仕事である。 そこで本研究では,まず異常領域を調査し,異常領域に病題タグを割り当てる放射線科医の作業パターンを模倣し,その後,過去の医学的知識と先行的作業経験の蓄積を経時的に頼りに報告書を作成するための後・優先的知識探索・蒸留アプローチ(ppked)を提案する。 PPKEDには、後続知識エクスプローラー(PoKE)、事前知識エクスプローラー(PrKE)、マルチドメイン知識ディステラー(MKD)の3つのモジュールが含まれている。 prkeは、以前の医学的知識グラフ(医学的知識)と以前の放射線学レポート(作業経験)から事前知識を探索し、テキスト的データのバイアスを軽減する。 調査された知識は、最終報告を生成するためにMKDによって蒸留される。 提案手法はMIMIC-CXRとIU-Xrayのデータセットに基づいて評価され,これらの2つのデータセットにおける従来の最先端モデルよりも優れている。

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