論文の概要: A Self-Guided Framework for Radiology Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09378v1
- Date: Sun, 19 Jun 2022 11:09:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 13:26:32.540674
- Title: A Self-Guided Framework for Radiology Report Generation
- Title（参考訳）: 放射線レポート作成のための自己誘導型枠組み
- Authors: Jun Li, Shibo Li, Ying Hu, Huiren Tao
- Abstract要約: SGF(Self-Guided framework)は、注釈付き疾患ラベルによる医療報告を生成するために開発されたフレームワークである。
SGFは、人間の学習と執筆の過程を模倣するために、教師なしおよび教師なしのディープラーニング手法を使用している。
提案手法は,単語間の細粒度視覚的詳細を識別するためのフレームワークの能力を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.573538773141715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic radiology report generation is essential to computer-aided
diagnosis. Through the success of image captioning, medical report generation
has been achievable. However, the lack of annotated disease labels is still the
bottleneck of this area. In addition, the image-text data bias problem and
complex sentences make it more difficult to generate accurate reports. To
address these gaps, we pre-sent a self-guided framework (SGF), a suite of
unsupervised and supervised deep learning methods to mimic the process of human
learning and writing. In detail, our framework obtains the domain knowledge
from medical reports with-out extra disease labels and guides itself to extract
fined-grain visual features as-sociated with the text. Moreover, SGF
successfully improves the accuracy and length of medical report generation by
incorporating a similarity comparison mechanism that imitates the process of
human self-improvement through compar-ative practice. Extensive experiments
demonstrate the utility of our SGF in the majority of cases, showing its
superior performance over state-of-the-art meth-ods. Our results highlight the
capacity of the proposed framework to distinguish fined-grained visual details
between words and verify its advantage in generating medical reports.
- Abstract（参考訳）: 自動放射線診断はコンピュータ支援診断に不可欠である。
画像キャプションの成功により,医療報告生成が可能となった。
しかし, 注釈付き疾患ラベルの欠如はいまだにこの領域のボトルネックとなっている。
さらに、画像テキストデータのバイアス問題と複雑な文は、正確なレポートを生成するのを難しくする。
これらのギャップに対処するため、我々は、人間の学習と文章の過程を模倣する、教師なしおよび教師なしのディープラーニング手法のスイートである自己指導型フレームワーク(SGF)を事前に構築した。
本フレームワークは,病状ラベルを付加した医療報告からドメイン知識を取得し,テキストに関連付けられた微粒な視覚的特徴を抽出する。
さらに、SGFは、コンパラティブな実践を通じて、人間の自己改善の過程を模倣する類似性比較機構を組み込むことで、医療報告生成の精度と長さを向上する。
広範な実験により,多くの症例においてsgfの有用性が示され,最先端のmeth-odsよりも優れた性能を示す。
提案手法は, 語間の細粒度の視覚詳細を識別し, 医用報告書の作成においてその利点を検証できる。
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