論文の概要: Indication as Prior Knowledge for Multimodal Disease Classification in Chest Radiographs with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06076v1
• Date: Sat, 12 Feb 2022 14:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 07:29:16.669596
• Title: Indication as Prior Knowledge for Multimodal Disease Classification in Chest Radiographs with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を有する胸部x線写真におけるマルチモーダル疾患分類の事前知識としての適応
• Authors: Grzegorz Jacenk\'ow, Alison Q. O'Neil, Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 我々は、テキスト上で一様に事前学習されたトランスフォーマーネットワークを用いて、より優れた画像分類を促進するために、表示フィールドを使用する。 本手法をMIMIC-CXRデータセット上で評価し,適応場が分類性能に及ぼす影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.841982111622626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When a clinician refers a patient for an imaging exam, they include the reason (e.g. relevant patient history, suspected disease) in the scan request; this appears as the indication field in the radiology report. The interpretation and reporting of the image are substantially influenced by this request text, steering the radiologist to focus on particular aspects of the image. We use the indication field to drive better image classification, by taking a transformer network which is unimodally pre-trained on text (BERT) and fine-tuning it for multimodal classification of a dual image-text input. We evaluate the method on the MIMIC-CXR dataset, and present ablation studies to investigate the effect of the indication field on the classification performance. The experimental results show our approach achieves 87.8 average micro AUROC, outperforming the state-of-the-art methods for unimodal (84.4) and multimodal (86.0) classification. Our code is available at https://github.com/jacenkow/mmbt.
• Abstract（参考訳）: 臨床医は、画像検査のために患者を参照する場合、スキャン要求に理由(関連する患者歴、疑わしい疾患)が含まれる。 画像の解釈と報告は、この要求文に影響され、放射線学者に画像の特定の側面に焦点を当てるよう促す。 我々は、表示フィールドを用いて、一様事前学習された変換器ネットワーク(BERT)を、デュアル画像テキスト入力のマルチモーダル分類のために微調整することで、画像分類を改善する。 本手法をMIMIC-CXRデータセット上で評価し,適応場が分類性能に及ぼす影響について検討する。 実験の結果,ユニモーダル (84.4) とマルチモーダル (86.0) の分類では, 平均87.8マイクロオーロラを達成した。 私たちのコードはhttps://github.com/jacenkow/mmbtで利用可能です。

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