論文の概要: Automated Generation of Accurate \& Fluent Medical X-ray Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12126v1
• Date: Fri, 27 Aug 2021 05:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-30 14:19:15.222232
• Title: Automated Generation of Accurate \& Fluent Medical X-ray Reports
• Title（参考訳）: 正確な \& Fluent 医療用X線画像の自動生成
• Authors: Hoang T.N. Nguyen, Dong Nie, Taivanbat Badamdorj, Yujie Liu, Yingying Zhu, Jason Truong, Li Cheng
• Abstract要約: 胸部X線画像入力から医療報告を自動生成することに焦点を当てた。 本手法は,言語流布度と臨床精度に関する一般的な測定値について有望な結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.927768992248172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Our paper focuses on automating the generation of medical reports from chest X-ray image inputs, a critical yet time-consuming task for radiologists. Unlike existing medical re-port generation efforts that tend to produce human-readable reports, we aim to generate medical reports that are both fluent and clinically accurate. This is achieved by our fully differentiable and end-to-end paradigm containing three complementary modules: taking the chest X-ray images and clinical his-tory document of patients as inputs, our classification module produces an internal check-list of disease-related topics, referred to as enriched disease embedding; the embedding representation is then passed to our transformer-based generator, giving rise to the medical reports; meanwhile, our generator also pro-duces the weighted embedding representation, which is fed to our interpreter to ensure consistency with respect to disease-related topics.Our approach achieved promising results on commonly-used metrics concerning language fluency and clinical accuracy. Moreover, noticeable performance gains are consistently ob-served when additional input information is available, such as the clinical document and extra scans of different views.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,胸部x線画像入力からの医療レポート生成の自動化について検討した。 既存のヒトに読みやすいレポートを生成する医療リポート・ジェネレーションと異なり、我々は、フルーレントで臨床的に正確である医療レポートの生成を目指している。 This is achieved by our fully differentiable and end-to-end paradigm containing three complementary modules: taking the chest X-ray images and clinical his-tory document of patients as inputs, our classification module produces an internal check-list of disease-related topics, referred to as enriched disease embedding; the embedding representation is then passed to our transformer-based generator, giving rise to the medical reports; meanwhile, our generator also pro-duces the weighted embedding representation, which is fed to our interpreter to ensure consistency with respect to disease-related topics.Our approach achieved promising results on commonly-used metrics concerning language fluency and clinical accuracy. さらに、臨床文書や異なる視点の余分なスキャンなど、追加の入力情報が利用できる場合、目立ったパフォーマンス向上は一貫して観察される。

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