論文の概要: RATCHET: Medical Transformer for Chest X-ray Diagnosis and Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02104v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 15:58:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 16:49:34.348777
• Title: RATCHET: Medical Transformer for Chest X-ray Diagnosis and Reporting
• Title（参考訳）: RATCHET:胸部X線診断・報告用医療用トランス
• Authors: Benjamin Hou, Georgios Kaissis, Ronald Summers, Bernhard Kainz
• Abstract要約: RATCHETはCNN-RNNベースの医療トランスフォーマーで、エンドツーエンドにトレーニングされている。 胸部X線写真から画像の特徴を抽出し、医学的に正確なテキストレポートを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2203233123671056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chest radiographs are one of the most common diagnostic modalities in clinical routine. It can be done cheaply, requires minimal equipment, and the image can be diagnosed by every radiologists. However, the number of chest radiographs obtained on a daily basis can easily overwhelm the available clinical capacities. We propose RATCHET: RAdiological Text Captioning for Human Examined Thoraces. RATCHET is a CNN-RNN-based medical transformer that is trained end-to-end. It is capable of extracting image features from chest radiographs, and generates medically accurate text reports that fit seamlessly into clinical work flows. The model is evaluated for its natural language generation ability using common metrics from NLP literature, as well as its medically accuracy through a surrogate report classification task. The model is available for download at: http://www.github.com/farrell236/RATCHET.
• Abstract（参考訳）: 胸部x線撮影は臨床における最も一般的な診断方法の1つである。 安価にでき、最小限の機器が必要で、画像はすべての放射線科医によって診断できる。 しかし、日常的に得られる胸部x線撮影の回数は、利用可能な臨床検査能力を圧倒し易い。 RATCHET: RADological Text Captioning for Human Examined Thoracesを提案する。 RATCHETはCNN-RNNベースの医療トランスフォーマーで、エンドツーエンドにトレーニングされている。 胸部x線写真から画像の特徴を抽出でき、臨床作業の流れにシームレスにフィットする医学的に正確なテキストレポートを生成することができる。 本モデルは,NLP文献からの共通指標を用いた自然言語生成能力と,サロゲートレポート分類タスクによる医学的精度の評価を行った。 モデルは、http://www.github.com/farrell236/RATCHETでダウンロードできる。

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