論文の概要: Application of Deep Learning in Generating Structured Radiology Reports: A Transformer-Based Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12177v1
• Date: Sun, 25 Sep 2022 08:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-27 14:01:12.163271
• Title: Application of Deep Learning in Generating Structured Radiology Reports: A Transformer-Based Technique
• Title（参考訳）: 構造化放射線学レポート作成における深層学習の応用:トランスフォーマーに基づく手法
• Authors: Seyed Ali Reza Moezzi, Abdolrahman Ghaedi, Mojdeh Rahmanian, Seyedeh Zahra Mousavi, Ashkan Sami
• Abstract要約: 自然言語処理技術は、自由テキスト形式の構造化データへの自動情報抽出と変換を容易にする。 深層学習(DL)に基づくモデルがNLP実験に適応し,有望な結果を得た。 本研究では,臨床情報抽出のための変圧器を用いた細粒度エンティティ認識アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4549831511476247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Since radiology reports needed for clinical practice and research are written and stored in free-text narrations, extraction of relative information for further analysis is difficult. In these circumstances, natural language processing (NLP) techniques can facilitate automatic information extraction and transformation of free-text formats to structured data. In recent years, deep learning (DL)-based models have been adapted for NLP experiments with promising results. Despite the significant potential of DL models based on artificial neural networks (ANN) and convolutional neural networks (CNN), the models face some limitations to implement in clinical practice. Transformers, another new DL architecture, have been increasingly applied to improve the process. Therefore, in this study, we propose a transformer-based fine-grained named entity recognition (NER) architecture for clinical information extraction. We collected 88 abdominopelvic sonography reports in free-text formats and annotated them based on our developed information schema. The text-to-text transfer transformer model (T5) and Scifive, a pre-trained domain-specific adaptation of the T5 model, were applied for fine-tuning to extract entities and relations and transform the input into a structured format. Our transformer-based model in this study outperformed previously applied approaches such as ANN and CNN models based on ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, and BLEU scores of 0.816, 0.668, 0.528, and 0.743, respectively, while providing an interpretable structured report.
• Abstract（参考訳）: 臨床実習や研究に必要な放射線学報告は自由テキストナレーションで書かれ, 保存されているため, さらなる分析のための相対情報の抽出は困難である。 このような状況下で、自然言語処理(NLP)技術は、自由テキスト形式の構造化データへの自動情報抽出と変換を容易にする。 近年,深層学習(DL)に基づくモデルがNLP実験に応用され,有望な結果が得られた。 ニューラルネットワーク (ann) と畳み込みニューラルネットワーク (cnn) に基づくdlモデルの有意な可能性にもかかわらず、このモデルは臨床実践においていくつかの限界に直面している。 もうひとつの新しいDLアーキテクチャであるTransformersは、プロセス改善にますます適用されています。 そこで本研究では, 臨床情報抽出のためのトランスフォーマティブに基づく細粒度エンティティ認識(ner)アーキテクチャを提案する。 自由テキスト形式で88のabdominopelvic超音波像を収集し,開発した情報スキーマに基づいて注釈を付した。 t5モデルの事前学習されたドメイン固有適応であるtext-to-text transfer transformer model (t5) と scifive を用いて、エンティティとリレーションを抽出し、入力を構造化されたフォーマットに変換する。 本研究におけるトランスフォーマティブベースモデルは, rouge-1, rouge-2, rouge-l, およびbleuスコア 0.816, 0.668, 0.528, 0.743 に基づく ann および cnn モデルのように, 解釈可能な構造化レポートを提供しつつ, 従来適用されていたアプローチよりも優れていた。

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