論文の概要: Boosting Radiology Report Generation by Infusing Comparison Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04561v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 10:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 01:27:48.729050
• Title: Boosting Radiology Report Generation by Infusing Comparison Prior
• Title（参考訳）: 比較前倒しによる放射線被ばく発生の促進
• Authors: Sanghwan Kim, Farhad Nooralahzadeh, Morteza Rohanian, Koji Fujimoto, Mizuho Nishio, Ryo Sakamoto, Fabio Rinaldi, and Michael Krauthammer
• Abstract要約: 近年の変圧器を用いたモデルでは胸部X線画像から放射線学レポートを生成するために大きな進歩を遂げている。 これらのモデルは、しばしば事前の知識を欠いているため、誤って存在しない事前試験を参照する合成レポートが生成される。 本稿では,ルールに基づくラベル付け手法を用いて,放射線学報告から先行情報を抽出する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.054671146863795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent transformer-based models have made significant strides in generating radiology reports from chest X-ray images. However, a prominent challenge remains: these models often lack prior knowledge, resulting in the generation of synthetic reports that mistakenly reference non-existent prior exams. This discrepancy can be attributed to a knowledge gap between radiologists and the generation models. While radiologists possess patient-specific prior information, the models solely receive X-ray images at a specific time point. To tackle this issue, we propose a novel approach that leverages a rule-based labeler to extract comparison prior information from radiology reports. This extracted comparison prior is then seamlessly integrated into state-of-the-art transformer-based models, enabling them to produce more realistic and comprehensive reports. Our method is evaluated on English report datasets, such as IU X-ray and MIMIC-CXR. The results demonstrate that our approach surpasses baseline models in terms of natural language generation metrics. Notably, our model generates reports that are free from false references to non-existent prior exams, setting it apart from previous models. By addressing this limitation, our approach represents a significant step towards bridging the gap between radiologists and generation models in the domain of medical report generation.
• Abstract（参考訳）: 近年の変圧器を用いたモデルでは胸部X線画像から放射線学レポートを生成するために大きな進歩を遂げている。 これらのモデルはしばしば事前の知識を欠いており、その結果、存在しない事前試験を誤って参照する合成報告が生成される。 この相違は、放射線科医と生成モデルの間の知識のギャップに起因する可能性がある。 放射線医は患者固有の事前情報を持っているが、X線画像のみを特定のタイミングで受信する。 この問題に対処するために,ルールベースラベルを用いた新しい手法を提案し,放射線学レポートから先行情報を抽出する。 この抽出された比較は、最先端のトランスフォーマーベースモデルにシームレスに統合され、よりリアルで包括的なレポートを生成することができる。 本手法はIU X線やMIMIC-CXRなどの英語のレポートデータセットを用いて評価する。 その結果,本手法は自然言語生成指標でベースラインモデルを上回ることがわかった。 特に、我々のモデルは、既存の試験に対する偽の参照のないレポートを生成し、それを以前のモデルと区別する。 この限界に対処することで,医療報告生成分野における放射線技師と世代モデルとのギャップを埋める大きな一歩となる。

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