論文の概要: RadGraph: Extracting Clinical Entities and Relations from Radiology Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14463v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 08:24:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 14:08:11.053731
• Title: RadGraph: Extracting Clinical Entities and Relations from Radiology Reports
• Title（参考訳）: RadGraph: 臨床像の抽出と放射線学報告
• Authors: Saahil Jain, Ashwin Agrawal, Adriel Saporta, Steven QH Truong, Du Nguyen Duong, Tan Bui, Pierre Chambon, Yuhao Zhang, Matthew P. Lungren, Andrew Y. Ng, Curtis P. Langlotz, Pranav Rajpurkar
• Abstract要約: RadGraphは、フルテキストの胸部X線診断レポートにおけるエンティティと関係のデータセットである。 我々のデータセットは、胸部X線写真にリンクした際のコンピュータビジョンやマルチモーダル学習と同様に、医療自然言語処理の幅広い研究を促進することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.419031003699479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting structured clinical information from free-text radiology reports can enable the use of radiology report information for a variety of critical healthcare applications. In our work, we present RadGraph, a dataset of entities and relations in full-text chest X-ray radiology reports based on a novel information extraction schema we designed to structure radiology reports. We release a development dataset, which contains board-certified radiologist annotations for 500 radiology reports from the MIMIC-CXR dataset (14,579 entities and 10,889 relations), and a test dataset, which contains two independent sets of board-certified radiologist annotations for 100 radiology reports split equally across the MIMIC-CXR and CheXpert datasets. Using these datasets, we train and test a deep learning model, RadGraph Benchmark, that achieves a micro F1 of 0.82 and 0.73 on relation extraction on the MIMIC-CXR and CheXpert test sets respectively. Additionally, we release an inference dataset, which contains annotations automatically generated by RadGraph Benchmark across 220,763 MIMIC-CXR reports (around 6 million entities and 4 million relations) and 500 CheXpert reports (13,783 entities and 9,908 relations) with mappings to associated chest radiographs. Our freely available dataset can facilitate a wide range of research in medical natural language processing, as well as computer vision and multi-modal learning when linked to chest radiographs.
• Abstract（参考訳）: 自由テキスト放射線学レポートから構造化された臨床情報を抽出することで、様々な重要な医療応用に放射線学レポート情報を使用することが可能である。 本研究では, 胸部X線診断レポートにおける実体と関係のデータセットであるRadGraphを, 放射線診断レポートを構築するために設計した新しい情報抽出スキーマに基づいて提示する。 我々はMIMIC-CXRデータセット(14,579件のエンティティと10,889件の関連性)から500件の放射線学レポートに対して、またMIMIC-CXRとCheXpertデータセット間で等しく分割された100件の放射線学レポートに対して、2つの独立した放射線学アノテーションセットを含む開発データセットをリリースする。 これらのデータセットを用いて、MIMIC-CXRおよびCheXpertテストセット上の関係抽出において、それぞれ0.82と0.73のマイクロF1を達成するディープラーニングモデルRadGraph Benchmarkを訓練し、テストする。 さらに、220,763個のMIMIC-CXRレポート(約600万個のエンティティと400万のリレーション)と500個のCheXpertレポート(13,783個のエンティティと9,908個のリレーション)でRadGraph Benchmarkが自動生成するアノテーションを含む推論データセットもリリースしています。 我々の自由なデータセットは、医療用自然言語処理、コンピュータビジョン、胸部X線写真とのリンクによるマルチモーダル学習など、幅広い研究を促進することができる。

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