論文の概要: Improving Chest X-Ray Report Generation by Leveraging Warm Starting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09405v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 23:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 17:55:30.854731
• Title: Improving Chest X-Ray Report Generation by Leveraging Warm Starting
• Title（参考訳）: 温暖化起動による胸部X線レポート生成の改善
• Authors: Aaron Nicolson, Jason Dowling, and Bevan Koopman
• Abstract要約: 現在のChest X-Rayレポートジェネレータは、臨床環境で展開する診断精度を欠いている。 CXRレポート生成を改善するために,最近のオープンソースコンピュータビジョンと自然言語処理チェックポイントを用いて,エンコーダとデコーダを温かく起動する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.487852486413653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically generating a report from a patient's Chest X-Rays (CXRs) is a promising solution to reducing clinical workload and improving patient care. However, current CXR report generators -- which are predominantly encoder-to-decoder models -- lack the diagnostic accuracy to be deployed in a clinical setting. To improve CXR report generation, we investigate warm starting the encoder and decoder with recent open-source computer vision and natural language processing checkpoints, such as the Vision Transformer (ViT) and PubMedBERT. To this end, each checkpoint is evaluated on the MIMIC-CXR and IU X-Ray datasets. Our experimental investigation demonstrates that the Convolutional vision Transformer (CvT) ImageNet-21K and the Distilled Generative Pre-trained Transformer 2 (DistilGPT2) checkpoints are best for warm starting the encoder and decoder, respectively. Compared to the state-of-the-art ($\mathcal{M}^2$ Transformer Progressive), CvT2DistilGPT2 attained an improvement of 8.3\% for CE F-1, 1.8\% for BLEU-4, 1.6\% for ROUGE-L, and 1.0\% for METEOR. The reports generated by CvT2DistilGPT2 have a higher similarity to radiologist reports than previous approaches. This indicates that leveraging warm starting improves CXR report generation. Code and checkpoints for CvT2DistilGPT2 are available at https://github.com/aehrc/cvt2distilgpt2.
• Abstract（参考訳）: 患者の胸部X線(CXR)からの報告を自動生成することは、臨床負荷を減らし、患者のケアを改善するための有望な解決策である。 しかし、現在のcxrレポートジェネレータ(主にエンコーダからデコーダモデル)は、臨床環境でデプロイされる診断精度を欠いている。 CXRレポート生成を改善するため、最近のオープンソースコンピュータビジョンとViT(Vision Transformer)やPubMedBERT(PubMedBERT)といった自然言語処理チェックポイントを用いて、エンコーダとデコーダを暖かく起動する。 この目的のために、各チェックポイントをMIMIC-CXRとIU X線データセットで評価する。 本研究では, コンボリューションビジョン変換器 (CvT) ImageNet-21K とDistilled Generative Pre-trained Transformer 2 (DistilGPT2) のチェックポイントが, それぞれエンコーダとデコーダを温めるのに最適であることを示す。 CvT2DistilGPT2はCE F-1では8.3\%、BLEU-4では1.8\%、ROUGE-Lでは1.6\%、METEORでは1.0\%向上した。 CvT2DistilGPT2による報告は、以前のアプローチよりも放射線学者の報告に類似している。 これは、ウォームスタートを活用することでCXRレポートの生成が向上することを示している。 CvT2DistilGPT2のコードとチェックポイントはhttps://github.com/aehrc/cvt2distilgpt2で入手できる。

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