論文の概要: Prior Knowledge Enhances Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03761v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 03:32:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 13:25:32.135165
• Title: Prior Knowledge Enhances Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: 事前知識が放射線レポート生成を増強する
• Authors: Song Wang, Liyan Tang, Mingquan Lin, George Shih, Ying Ding, Yifan Peng
• Abstract要約: 従来の深層学習法は、医学的発見の相互影響を無視する傾向にある。 本稿では,医学的所見の関連性について,情報的知識グラフを用いて検討・表現することを提案する。 実験により、事前の知識が正確な放射線学レポート生成にパフォーマンスの向上をもたらすことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.052765157607073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radiology report generation aims to produce computer-aided diagnoses to alleviate the workload of radiologists and has drawn increasing attention recently. However, previous deep learning methods tend to neglect the mutual influences between medical findings, which can be the bottleneck that limits the quality of generated reports. In this work, we propose to mine and represent the associations among medical findings in an informative knowledge graph and incorporate this prior knowledge with radiology report generation to help improve the quality of generated reports. Experiment results demonstrate the superior performance of our proposed method on the IU X-ray dataset with a ROUGE-L of 0.384$\pm$0.007 and CIDEr of 0.340$\pm$0.011. Compared with previous works, our model achieves an average of 1.6% improvement (2.0% and 1.5% improvements in CIDEr and ROUGE-L, respectively). The experiments suggest that prior knowledge can bring performance gains to accurate radiology report generation. We will make the code publicly available at https://github.com/bionlplab/report_generation_amia2022.
• Abstract（参考訳）: 放射線医学報告生成は, 放射線科医の作業負荷を軽減するため, コンピュータ支援診断を作成することを目的としており, 近年注目を集めている。 しかし, 従来の深層学習手法では, 医学的所見間の相互影響を無視する傾向があり, 報告の質を損なうボトルネックとなる。 本稿では,情報的知識グラフを用いて,医学的発見の関連性について検討し,その先行知識を放射線学的報告生成に取り入れ,報告の質を向上させることを提案する。 実験の結果, ROUGE-Lを0.384$\pm$0.007, CIDErを0.340$\pm$0.011とするIU X線データセットにおいて, 提案手法の優れた性能を示した。 CIDErとROUGE-Lは平均1.6%の改善(それぞれ2.0%と1.5%の改善)を達成した。 実験により, 先行知識が正確な放射線学レポート生成に性能向上をもたらす可能性が示唆された。 コードはhttps://github.com/bionlplab/report_generation_amia2022で公開します。

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