論文の概要: Attributed Abnormality Graph Embedding for Clinically Accurate X-Ray Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01208v2
• Date: Tue, 5 Jul 2022 06:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 12:56:30.740480
• Title: Attributed Abnormality Graph Embedding for Clinically Accurate X-Ray Report Generation
• Title（参考訳）: 臨床的に正確なx線レポート生成のための遺伝異常グラフ埋め込み
• Authors: Sixing Yan, William K. Cheung, Keith Chiu, Terence M. Tong, Charles K. Cheung, Simon See
• Abstract要約: 我々は、属性異常グラフ(ATAG)と呼ばれる、新しい微粒化知識グラフ構造を導入する。 ATAGは相互接続された異常ノードと属性ノードで構成されており、異常の詳細をより正確に把握することができる。 提案したATAG-based Deep ModelはSOTA法よりも大きなマージンで優れており, 得られた報告の臨床的精度を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.118069629513661
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic generation of medical reports from X-ray images can assist radiologists to perform the time-consuming and yet important reporting task. Yet, achieving clinically accurate generated reports remains challenging. Modeling the underlying abnormalities using the knowledge graph approach has been found promising in enhancing the clinical accuracy. In this paper, we introduce a novel fined-grained knowledge graph structure called an attributed abnormality graph (ATAG). The ATAG consists of interconnected abnormality nodes and attribute nodes, allowing it to better capture the abnormality details. In contrast to the existing methods where the abnormality graph was constructed manually, we propose a methodology to automatically construct the fine-grained graph structure based on annotations, medical reports in X-ray datasets, and the RadLex radiology lexicon. We then learn the ATAG embedding using a deep model with an encoder-decoder architecture for the report generation. In particular, graph attention networks are explored to encode the relationships among the abnormalities and their attributes. A gating mechanism is adopted and integrated with various decoders for the generation. We carry out extensive experiments based on the benchmark datasets, and show that the proposed ATAG-based deep model outperforms the SOTA methods by a large margin and can improve the clinical accuracy of the generated reports.
• Abstract（参考訳）: X線画像から医療報告を自動生成することで、放射線医が時間を要するが重要な報告を行うのを助けることができる。 しかし、臨床的に正確な報告を得ることは依然として困難である。 知識グラフを用いた基礎疾患のモデリングは,臨床精度の向上に有望であることがわかった。 本稿では, 属性異常グラフ (ATAG) と呼ばれる, きめ細かな知識グラフ構造を紹介する。 ATAGは相互接続された異常ノードと属性ノードで構成されており、異常の詳細をより正確に把握することができる。 従来の異常グラフを手動で構築する手法とは対照的に,アノテーションやX線データセットの医療報告,RadLex放射線学のレキシコンに基づく微細なグラフ構造を自動的に構築する手法を提案する。 次に、レポート生成のためのエンコーダデコーダアーキテクチャを持つディープモデルを用いてATAG埋め込みを学習する。 特に、異常とその属性間の関係を符号化するために、グラフ注意ネットワークを探索する。 ゲーティング機構が採用され、世代ごとに様々なデコーダと統合される。 提案したATAGベースディープモデルは,ベンチマークデータセットに基づく広範囲な実験を行い,SOTA法よりも大きなマージンを達成し,得られた報告の臨床的精度を向上できることを示す。

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