論文の概要: Prior-RadGraphFormer: A Prior-Knowledge-Enhanced Transformer for Generating Radiology Graphs from X-Rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13818v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 05:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 15:37:03.247045
• Title: Prior-RadGraphFormer: A Prior-Knowledge-Enhanced Transformer for Generating Radiology Graphs from X-Rays
• Title（参考訳）: Pre-RadGraphFormer:X線から放射線グラフを生成するための事前知識強化変換器
• Authors: Yiheng Xiong, Jingsong Liu, Kamilia Zaripova, Sahand Sharifzadeh, Matthias Keicher, Nassir Navab
• Abstract要約: 胸部X線(CXR)画像から直接ラジオグラフィーグラフを生成するための Pre-RadGraphFormer を提案する。 PKGは、解剖学的構造や医学的観察を含む放射線学の実体間の統計的関係をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.51758001218422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The extraction of structured clinical information from free-text radiology reports in the form of radiology graphs has been demonstrated to be a valuable approach for evaluating the clinical correctness of report-generation methods. However, the direct generation of radiology graphs from chest X-ray (CXR) images has not been attempted. To address this gap, we propose a novel approach called Prior-RadGraphFormer that utilizes a transformer model with prior knowledge in the form of a probabilistic knowledge graph (PKG) to generate radiology graphs directly from CXR images. The PKG models the statistical relationship between radiology entities, including anatomical structures and medical observations. This additional contextual information enhances the accuracy of entity and relation extraction. The generated radiology graphs can be applied to various downstream tasks, such as free-text or structured reports generation and multi-label classification of pathologies. Our approach represents a promising method for generating radiology graphs directly from CXR images, and has significant potential for improving medical image analysis and clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: ラジオグラフィーグラフを用いた自由テキストX線写真からの構造化された臨床情報の抽出は, レポートジェネレーション法の臨床正当性を評価する上で有用であることが示されている。 しかし胸部X線像(CXR)からの放射線線図の直接生成は試みられていない。 このギャップに対処するために,確率的知識グラフ(PKG)の形で事前知識を持つトランスフォーマーモデルを用いて,CXR画像から直接ラジオロジーグラフを生成する,Preside-RadGraphFormerという新しい手法を提案する。 PKGは、解剖学的構造や医学的観察を含む放射線学の実体間の統計的関係をモデル化する。 この追加の文脈情報は、エンティティと関係抽出の精度を高める。 生成されたラジオロジーグラフは、自由テキストや構造化レポートの生成や病理の多ラベル分類など、様々な下流タスクに適用することができる。 提案手法は,CXR画像から直接ラジオグラフィーグラフを生成するための有望な手法であり,医用画像解析や臨床診断に有意な可能性を秘めている。

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