論文の概要: Reading Radiology Imaging Like The Radiologist
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05921v2
- Date: Thu, 13 Jul 2023 14:53:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 10:13:03.461635
- Title: Reading Radiology Imaging Like The Radiologist
- Title（参考訳）: 放射線医のような放射線画像を読む
- Authors: Yuhao Wang
- Abstract要約: 我々は、より正確で現実的に整合性のある疾患記述を生成するために、事実整合キャプションジェネレータを設計する。
本研究の枠組みは,病型指向マスクの検索により,CXRデータベースから最も類似した疾患の報告を見つけることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.218449686637963
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated radiology report generation aims to generate radiology reports that
contain rich, fine-grained descriptions of radiology imaging. Compared with
image captioning in the natural image domain, medical images are very similar
to each other, with only minor differences in the occurrence of diseases. Given
the importance of these minor differences in the radiology report, it is
crucial to encourage the model to focus more on the subtle regions of disease
occurrence. Secondly, the problem of visual and textual data biases is serious.
Not only do normal cases make up the majority of the dataset, but sentences
describing areas with pathological changes also constitute only a small part of
the paragraph. Lastly, generating medical image reports involves the challenge
of long text generation, which requires more expertise and empirical training
in medical knowledge. As a result, the difficulty of generating such reports is
increased. To address these challenges, we propose a disease-oriented retrieval
framework that utilizes similar reports as prior knowledge references. We
design a factual consistency captioning generator to generate more accurate and
factually consistent disease descriptions. Our framework can find most similar
reports for a given disease from the CXR database by retrieving a
disease-oriented mask consisting of the position and morphological
characteristics. By referencing the disease-oriented similar report and the
visual features, the factual consistency model can generate a more accurate
radiology report.
- Abstract（参考訳）: 自動放射線学レポート生成は、放射線学イメージングのリッチできめ細かい記述を含む放射線学レポートを生成することを目的としている。
自然画像領域の画像キャプションと比較すると、医療画像は互いに非常によく似ており、疾患の発生にはほとんど差異がない。
放射線学レポートにおけるこれらの小さな違いの重要性を考えると、モデルに病気の発生の微妙な領域にもっと集中するよう促すことが重要である。
第二に、視覚的およびテキスト的データバイアスの問題は深刻である。
通常のケースがデータセットの大部分を占めるだけでなく、病的変化のある部分を記述する文も、段落のごく一部を構成するのみである。
最後に、医療画像レポートの生成には、医療知識の専門知識と経験的トレーニングを必要とする長いテキスト生成の課題が伴う。
その結果、このようなレポートを生成するのが困難になる。
これらの課題に対処するため,我々は,同様の報告を先行知識参照として利用する疾患指向検索フレームワークを提案する。
我々は、より正確かつ事実的に一貫した疾患記述を生成するために、事実整合性キャプション生成器を設計する。
本研究の枠組みは,CXRデータベースから,その位置と形態的特徴からなる疾患指向マスクを検索することによって,疾患に関する最も類似した報告を見つけることができる。
疾患指向の類似報告と視覚的特徴を参照することにより、事実整合性モデルはより正確な放射線診断レポートを生成することができる。
関連論文リスト
- Improving Factuality of 3D Brain MRI Report Generation with Paired Image-domain Retrieval and Text-domain Augmentation [42.13004422063442]
急性虚血性脳梗塞(AIS)は、時間的クリティカルな管理を必要とし、数時間の介入が遅れて、患者の不可逆的な障害につながる。
磁気共鳴画像(MRI)を用いた拡散強調画像(DWI)はAISの検出において重要な役割を担っているため,DWIからのAISの自動予測は臨床的に重要な課題となっている。
画像所見から最も関連性の高い臨床情報を含むテキストラジオグラフィー報告では, 従来のDWI-to-report 生成法では, 異なるモダリティのマッピングが困難であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T08:18:55Z) - Beyond Images: An Integrative Multi-modal Approach to Chest X-Ray Report
Generation [47.250147322130545]
画像からテキストまでの放射線学レポート生成は,医療画像の発見を記述した放射線学レポートを自動生成することを目的としている。
既存の方法の多くは画像データのみに焦点をあてており、他の患者情報は放射線科医に公開されていない。
胸部X線レポートを生成するための多モードディープニューラルネットワークフレームワークを,非構造的臨床ノートとともにバイタルサインや症状などの構造化された患者データを統合することで提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:37:53Z) - Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers [57.308920993032274]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T10:27:10Z) - A Self-Guided Framework for Radiology Report Generation [10.573538773141715]
SGF(Self-Guided framework)は、注釈付き疾患ラベルによる医療報告を生成するために開発されたフレームワークである。
SGFは、人間の学習と執筆の過程を模倣するために、教師なしおよび教師なしのディープラーニング手法を使用している。
提案手法は,単語間の細粒度視覚的詳細を識別するためのフレームワークの能力を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-19T11:09:27Z) - Generative Residual Attention Network for Disease Detection [51.60842580044539]
本稿では, 条件付き生成逆学習を用いたX線疾患発生のための新しいアプローチを提案する。
我々は,患者の身元を保存しながら,対象領域に対応する放射線画像を生成する。
次に、ターゲット領域で生成されたX線画像を用いてトレーニングを増強し、検出性能を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-25T14:15:57Z) - Variational Topic Inference for Chest X-Ray Report Generation [102.04931207504173]
医療画像のレポート生成は、作業負荷を減らし、臨床実習における診断を支援することを約束する。
近年の研究では、ディープラーニングモデルが自然画像のキャプションに成功していることが示された。
本稿では,自動レポート生成のための変分トピック推論を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-15T13:34:38Z) - Unifying Relational Sentence Generation and Retrieval for Medical Image
Report Composition [142.42920413017163]
現在の手法は、個々のケースのデータセットバイアスにより、しばしば最も一般的な文を生成する。
テンプレート検索と文生成を一体化し、共通およびまれな異常に対処する新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-09T04:33:27Z) - Auxiliary Signal-Guided Knowledge Encoder-Decoder for Medical Report
Generation [107.3538598876467]
放射線技師の動作パターンを模倣する補助信号誘導知識デコーダ(ASGK)を提案する。
ASGKは、内的特徴融合と外部医療言語情報を統合して、医療知識の伝達と学習をガイドする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-06T01:00:15Z) - Show, Describe and Conclude: On Exploiting the Structure Information of
Chest X-Ray Reports [5.6070625920019825]
胸部X線像(CXR)は臨床検診や診断に一般的に用いられる。
レポートのセクションと内部の複雑な構造は、自動レポート生成に大きな課題をもたらします。
本稿では,CXRイメージングレポートを生成するために,レポートセクション間の構造情報を利用する新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-26T02:29:20Z) - When Radiology Report Generation Meets Knowledge Graph [17.59749125131158]
放射線画像診断では, 陽性疾患キーワードの精度が重要である。
報告品質の評価は、疾患キーワードとその関連属性のマッチングをより重視すべきである。
我々は,同じ合成グラフの助けを借りて,放射線画像レポートのための新しい評価基準を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-19T16:39:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。