論文の概要: Rethinking Medical Report Generation: Disease Revealing Enhancement with Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12526v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 04:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 15:44:17.650023
• Title: Rethinking Medical Report Generation: Disease Revealing Enhancement with Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 医学レポート生成の再考: ナレッジグラフによる疾患の顕在化
• Authors: Yixin Wang, Zihao Lin, Haoyu Dong
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、疾患間の関係を明らかにするため、医療報告生成(MRG)において重要な役割を果たす。 本研究は,137種類の疾患と異常を含む胸部X線画像の完全KGを確立した。 この問題を軽減するために,分布の尾端における病型表現を強化する新しい拡張戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.48510969557314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graph (KG) plays a crucial role in Medical Report Generation (MRG) because it reveals the relations among diseases and thus can be utilized to guide the generation process. However, constructing a comprehensive KG is labor-intensive and its applications on the MRG process are under-explored. In this study, we establish a complete KG on chest X-ray imaging that includes 137 types of diseases and abnormalities. Based on this KG, we find that the current MRG data sets exhibit a long-tailed problem in disease distribution. To mitigate this problem, we introduce a novel augmentation strategy that enhances the representation of disease types in the tail-end of the distribution. We further design a two-stage MRG approach, where a classifier is first trained to detect whether the input images exhibit any abnormalities. The classified images are then independently fed into two transformer-based generators, namely, ``disease-specific generator" and ``disease-free generator" to generate the corresponding reports. To enhance the clinical evaluation of whether the generated reports correctly describe the diseases appearing in the input image, we propose diverse sensitivity (DS), a new metric that checks whether generated diseases match ground truth and measures the diversity of all generated diseases. Results show that the proposed two-stage generation framework and augmentation strategies improve DS by a considerable margin, indicating a notable reduction in the long-tailed problem associated with under-represented diseases.
• Abstract（参考訳）: ナレッジグラフ(kg)は,疾患間の関係を明らかにし,その発生過程の指導に利用できるため,医療報告書生成(mrg)において重要な役割を果たす。 しかし, 包括的kgの構築は労働集約的であり, mrgプロセスへの応用は未検討である。 本研究では,137種類の疾患と異常を含む胸部X線画像の完全KGを確立する。 このKGに基づいて、現在のMRGデータセットは、病気の分布において長期にわたる問題を示す。 この問題を軽減するため,本研究では,病型分布のテールエンドにおける表現性を高める新しい拡張戦略を提案する。 さらに,入力画像が異常を呈するかどうかを識別するために分類器をまず訓練する2段階mcg法も設計する。 分類された画像は独立して、2つの変換器ベースのジェネレータ、すなわち ``disease-specific generator" と ``disease-free generator" に供給され、対応するレポートを生成する。 入力画像に現れる疾患を正しく記述するか否かの臨床的評価を高めるために, 生成した疾患が真実と一致しているかを確認し, 発生した疾患の多様性を測定する新しい指標である多彩な感度(DS)を提案する。 以上の結果から,提案した2段階生成フレームワークと拡張戦略はDSをかなり改善し,低発現疾患に関連する長期的課題の顕著な減少が示唆された。

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