論文の概要: Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09758v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 05:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 15:27:04.259672
• Title: Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation
• Title（参考訳）: 胸部x線レポート生成における縦断データと意味的類似性
• Authors: Aaron Nicolson, Jason Dowling, and Bevan Koopman
• Abstract要約: 胸部X線(CXR)レポート生成は, 解釈効率を向上させるための有望なアプローチである。 そこで本稿では, 縦断データを考慮した放射線技師のワークフローとよりインラインなフレームワークを提案する。 また,CXR-BERTに基づく強化学習のための新たな報奨を提案し,レポート間の類似性を計算した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.487852486413653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chest X-Ray (CXR) report generation is a promising approach to improving the efficiency of CXR interpretation. However, a significant increase in diagnostic accuracy is required before that can be realised. Motivated by this, we propose a framework that is more inline with a radiologist's workflow by considering longitudinal data. Here, the decoder is additionally conditioned on the report from the subject's previous imaging study via a prompt. We also propose a new reward for reinforcement learning based on CXR-BERT, which computes the similarity between reports. We conduct experiments on the MIMIC-CXR dataset. The results indicate that longitudinal data improves CXR report generation. CXR-BERT is also shown to be a promising alternative to the current state-of-the-art reward based on RadGraph. This investigation indicates that longitudinal CXR report generation can offer a substantial increase in diagnostic accuracy. Our Hugging Face model is available at: https://huggingface.co/aehrc/cxrmate and code is available at: https://github.com/aehrc/cxrmate.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線(CXR)レポート生成は,CXR解釈の効率向上に期待できる手法である。 しかし、それを実現するには診断精度の大幅な向上が必要である。 そこで本稿では, 縦断データを考慮した放射線技師のワークフローとよりインラインなフレームワークを提案する。 ここで、デコーダは、プロンプトを介して、被写体の前回のイメージング研究のレポートにさらに条件付けされる。 また,報告間の類似性を計算するcxr-bertに基づく強化学習に対する新たな報酬を提案する。 mimic-cxrデータセットで実験を行う。 その結果、縦断データはcxrレポート生成を改善した。 また、CXR-BERTはRadGraphに基づく現在の最先端の報酬に代わる有望な選択肢であることも示されている。 本研究は, 縦断的CXRレポート生成が診断精度を大幅に向上させることを示す。 私たちのHugging Faceモデルは、https://huggingface.co/aehrc/cxrmateで利用可能です。

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