Fugu-MT 論文翻訳(概要): Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers

論文の概要: Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13983v1
Date: Wed, 28 Sep 2022 10:27:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-29 16:02:26.388319
Title: Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers
Title（参考訳）: 生成プリトレーニングトランスを用いた医用画像キャプション
Authors: Alexander Selivanov, Oleg Y. Rogov, Daniil Chesakov, Artem Shelmanov, Irina Fedulova and Dmitry V. Dylov
Abstract要約: 我々は、Show-Attend-Tell と GPT-3 という2つの言語モデルを組み合わせて、包括的で記述的な放射線学記録を生成する。提案モデルは、Open-I、MIMIC-CXR、汎用MS-COCOの2つの医療データセットで検証される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.308920993032274
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The automatic clinical caption generation problem is referred to as proposed model combining the analysis of frontal chest X-Ray scans with structured patient information from the radiology records. We combine two language models, the Show-Attend-Tell and the GPT-3, to generate comprehensive and descriptive radiology records. The proposed combination of these models generates a textual summary with the essential information about pathologies found, their location, and the 2D heatmaps localizing each pathology on the original X-Ray scans. The proposed model is tested on two medical datasets, the Open-I, MIMIC-CXR, and the general-purpose MS-COCO. The results measured with the natural language assessment metrics prove their efficient applicability to the chest X-Ray image captioning.
Abstract（参考訳）: 自動クリニカルキャプション生成問題は,前頭胸部X線スキャンとX線撮影記録からの構造化患者情報を組み合わせたモデルとして提案されている。我々は、Show-Attend-Tell と GPT-3 という2つの言語モデルを組み合わせて、包括的で記述的な放射線学記録を生成する。提案したモデルの組み合わせは、発見された病理、その位置、および元のX線スキャンで各病理を局在させる2Dヒートマップに関する重要な情報とテキスト要約を生成する。提案モデルは、Open-I、MIMIC-CXR、MS-COCOの2つの医療データセットで検証される。自然言語評価指標を用いて測定した結果,胸部x線キャプションの有用性が示された。

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