論文の概要: DeltaNet:Conditional Medical Report Generation for COVID-19 Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13229v1
- Date: Sat, 12 Nov 2022 07:41:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 14:43:09.942122
- Title: DeltaNet:Conditional Medical Report Generation for COVID-19 Diagnosis
- Title（参考訳）: deltanet:covid-19診断のためのコンディショナルメディカルレポート生成
- Authors: Xian Wu, Shuxin Yang, Zhaopeng Qiu, Shen Ge, Yangtian Yan, Xingwang
Wu, Yefeng Zheng, S. Kevin Zhou, Li Xiao
- Abstract要約: 医療報告を自動生成するDeltaNetを提案する。
DeltaNetはレポートを生成するために3つのステップを採用している。
DeltaNetは最先端のアプローチよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.93879264615525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fast screening and diagnosis are critical in COVID-19 patient treatment. In
addition to the gold standard RT-PCR, radiological imaging like X-ray and CT
also works as an important means in patient screening and follow-up. However,
due to the excessive number of patients, writing reports becomes a heavy burden
for radiologists. To reduce the workload of radiologists, we propose DeltaNet
to generate medical reports automatically. Different from typical image
captioning approaches that generate reports with an encoder and a decoder,
DeltaNet applies a conditional generation process. In particular, given a
medical image, DeltaNet employs three steps to generate a report: 1) first
retrieving related medical reports, i.e., the historical reports from the same
or similar patients; 2) then comparing retrieved images and current image to
find the differences; 3) finally generating a new report to accommodate
identified differences based on the conditional report. We evaluate DeltaNet on
a COVID-19 dataset, where DeltaNet outperforms state-of-the-art approaches.
Besides COVID-19, the proposed DeltaNet can be applied to other diseases as
well. We validate its generalization capabilities on the public IU-Xray and
MIMIC-CXR datasets for chest-related diseases. Code is available at
\url{https://github.com/LX-doctorAI1/DeltaNet}.
- Abstract（参考訳）: 早期スクリーニングと診断は、COVID-19患者の治療に不可欠である。
金の標準RT-PCRに加えて、X線やCTなどの放射線画像も患者のスクリーニングや追跡において重要な手段である。
しかし, 過剰な患者数のため, 報告書は放射線科医にとって重荷となる。
放射線技師の作業量を削減するため,医療報告を自動生成するDeltaNetを提案する。
エンコーダとデコーダでレポートを生成する典型的なイメージキャプションアプローチとは異なり、DeltaNetは条件付き生成プロセスを適用する。
特に医療画像の場合、DeltaNetは3つのステップを使ってレポートを生成する。
1) 関連医療報告書,すなわち同一又は類似の患者からの過去の報告を検索すること。
2) 検索された画像と現在の画像を比較して相違点を見出す。
3) 条件付報告書に基づいて, 識別された相違に対応する新たなレポートを作成する。
DeltaNetは最先端のアプローチよりも優れています。
COVID-19以外にも、提案されているDeltaNetは他の疾患にも適用できる。
胸部疾患に対する一般IU-XrayおよびMIMIC-CXRデータセットの一般化能力を検証した。
コードは \url{https://github.com/LX-doctorAI1/DeltaNet} で入手できる。
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