論文の概要: FlexR: Few-shot Classification with Language Embeddings for Structured
Reporting of Chest X-rays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15723v2
- Date: Tue, 2 May 2023 10:08:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 18:23:18.033932
- Title: FlexR: Few-shot Classification with Language Embeddings for Structured
Reporting of Chest X-rays
- Title（参考訳）: FlexR:胸部X線構造レポートのための言語埋め込みを用いた画像分類
- Authors: Matthias Keicher, Kamilia Zaripova, Tobias Czempiel, Kristina Mach,
Ashkan Khakzar, Nassir Navab
- Abstract要約: 構造化された報告テンプレートにおける文によって定義される臨床所見を予測する手法を提案する。
この手法は、胸部X線と関連する自由テキストラジオグラフィーレポートを用いて、対照的な言語画像モデルを訓練することを含む。
その結果, 訓練用画像レベルのアノテーションが限られている場合でも, 胸部X線における重症度評価の構造化された報告タスクを達成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.15474283789249
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The automation of chest X-ray reporting has garnered significant interest due
to the time-consuming nature of the task. However, the clinical accuracy of
free-text reports has proven challenging to quantify using natural language
processing metrics, given the complexity of medical information, the variety of
writing styles, and the potential for typos and inconsistencies. Structured
reporting and standardized reports, on the other hand, can provide consistency
and formalize the evaluation of clinical correctness. However, high-quality
annotations for structured reporting are scarce. Therefore, we propose a method
to predict clinical findings defined by sentences in structured reporting
templates, which can be used to fill such templates. The approach involves
training a contrastive language-image model using chest X-rays and related
free-text radiological reports, then creating textual prompts for each
structured finding and optimizing a classifier to predict clinical findings in
the medical image. Results show that even with limited image-level annotations
for training, the method can accomplish the structured reporting tasks of
severity assessment of cardiomegaly and localizing pathologies in chest X-rays.
- Abstract（参考訳）: 胸部x線レポートの自動化は、タスクの時間を要する性質から大きな関心を集めている。
しかし, 医療情報の複雑化, 筆記スタイルの多様性, タイプミスや不整合の可能性を考慮し, 自然言語処理指標の定量化が困難である。
一方、構造化レポートと標準化レポートは、整合性を提供し、臨床正当性の評価を形式化することができる。
しかし、構造化レポートのための高品質なアノテーションは少ない。
そこで本研究では,このようなテンプレートを補うために,構造化されたレポートテンプレートの文によって定義される臨床所見を予測する手法を提案する。
このアプローチでは、胸部x線および関連するフリーテキストx線レポートを用いた対比言語画像モデルをトレーニングし、構造化された検索ごとにテキストプロンプトを作成し、医学画像における臨床所見を予測するために分類器を最適化する。
その結果,訓練用画像レベルのアノテーションが限定された場合でも,胸部x線像の重症度評価と病理の局所化という構造化報告タスクを実現できることがわかった。
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