論文の概要: Controllable Chest X-Ray Report Generation from Longitudinal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05881v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 17:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 22:10:19.193068
• Title: Controllable Chest X-Ray Report Generation from Longitudinal Representations
• Title（参考訳）: 縦方向表現による胸部X線放射の制御
• Authors: Francesco Dalla Serra, Chaoyang Wang, Fani Deligianni, Jeffrey Dalton, Alison Q O'Neil
• Abstract要約: レポートをスピードアップする1つの戦略は、自動レポートシステムを統合することである。 自動放射線診断への従来のアプローチは、入力として事前の研究を提供していないのが一般的である。 筆者らは,(1) 縦断学習 -- マルチモーダルレポート生成モデルに提供可能な関節長手表現に,現在のスキャン情報と先行スキャン情報を整合し,活用する手法を提案する。(2) 文解剖学的ドロップアウト -- レポート生成モデルを用いて,入力として与えられた解剖学的領域のサブセットに対応する元のレポートからのみ文を予測する訓練戦略。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.151444796296868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Radiology reports are detailed text descriptions of the content of medical scans. Each report describes the presence/absence and location of relevant clinical findings, commonly including comparison with prior exams of the same patient to describe how they evolved. Radiology reporting is a time-consuming process, and scan results are often subject to delays. One strategy to speed up reporting is to integrate automated reporting systems, however clinical deployment requires high accuracy and interpretability. Previous approaches to automated radiology reporting generally do not provide the prior study as input, precluding comparison which is required for clinical accuracy in some types of scans, and offer only unreliable methods of interpretability. Therefore, leveraging an existing visual input format of anatomical tokens, we introduce two novel aspects: (1) longitudinal representation learning -- we input the prior scan as an additional input, proposing a method to align, concatenate and fuse the current and prior visual information into a joint longitudinal representation which can be provided to the multimodal report generation model; (2) sentence-anatomy dropout -- a training strategy for controllability in which the report generator model is trained to predict only sentences from the original report which correspond to the subset of anatomical regions given as input. We show through in-depth experiments on the MIMIC-CXR dataset how the proposed approach achieves state-of-the-art results while enabling anatomy-wise controllable report generation.
• Abstract（参考訳）: 放射線レポートは、医療スキャンの内容の詳細なテキスト記述である。 それぞれの報告は関連する臨床所見の存在/観察と位置を記述しており、一般的には、患者がどのように進化したかを説明するために同じ患者の事前検査との比較を含んでいる。 放射線学報告は時間を要するプロセスであり、スキャン結果はしばしば遅延する。 報告をスピードアップする戦略の一つは、自動報告システムを統合することだが、臨床展開には高い正確性と解釈性が必要である。 オートマチックラジオグラフィーの報告に対する従来のアプローチは、いくつかの種類のスキャンで臨床精度に必要とされる比較を前もって、入力として事前の研究を提供していない。 Therefore, leveraging an existing visual input format of anatomical tokens, we introduce two novel aspects: (1) longitudinal representation learning -- we input the prior scan as an additional input, proposing a method to align, concatenate and fuse the current and prior visual information into a joint longitudinal representation which can be provided to the multimodal report generation model; (2) sentence-anatomy dropout -- a training strategy for controllability in which the report generator model is trained to predict only sentences from the original report which correspond to the subset of anatomical regions given as input. 我々は,MIMIC-CXRデータセットの詳細な実験を通して,解剖学的に制御可能なレポート生成を可能にしながら,提案手法が最先端の結果を達成する方法を示す。

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