論文の概要: Breast Ultrasound Report Generation using LangChain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03013v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 00:28:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:42:16.274638
• Title: Breast Ultrasound Report Generation using LangChain
• Title（参考訳）: LangChainを用いた乳房超音波レポート生成
• Authors: Jaeyoung Huh, Hyun Jeong Park, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたLangChainによる複数の画像解析ツールを胸部報告プロセスに統合することを提案する。 本手法は,超音波画像から関連する特徴を正確に抽出し,臨床的文脈で解釈し,包括的で標準化された報告を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.07183284468881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Breast ultrasound (BUS) is a critical diagnostic tool in the field of breast imaging, aiding in the early detection and characterization of breast abnormalities. Interpreting breast ultrasound images commonly involves creating comprehensive medical reports, containing vital information to promptly assess the patient's condition. However, the ultrasound imaging system necessitates capturing multiple images of various parts to compile a single report, presenting a time-consuming challenge. To address this problem, we propose the integration of multiple image analysis tools through a LangChain using Large Language Models (LLM), into the breast reporting process. Through a combination of designated tools and text generation through LangChain, our method can accurately extract relevant features from ultrasound images, interpret them in a clinical context, and produce comprehensive and standardized reports. This approach not only reduces the burden on radiologists and healthcare professionals but also enhances the consistency and quality of reports. The extensive experiments shows that each tools involved in the proposed method can offer qualitatively and quantitatively significant results. Furthermore, clinical evaluation on the generated reports demonstrates that the proposed method can make report in clinically meaningful way.
• Abstract（参考訳）: 乳房超音波(BUS)は乳房画像診断において重要な診断ツールであり,乳房異常の早期発見と特徴付けを支援する。 乳房超音波画像の解釈は通常、患者の状態を迅速に評価するための重要な情報を含む包括的な医療報告を作成する。 しかし、超音波イメージングシステムは、様々な部分の複数の画像をキャプチャして単一のレポートをコンパイルする必要がある。 この問題に対処するために,LangChain using Large Language Models (LLM) を用いた複数画像解析ツールを胸部報告プロセスに統合することを提案する。 提案手法は,LangChainによる特定ツールとテキスト生成の組み合わせにより,超音波画像から関連する特徴を正確に抽出し,臨床的文脈で解釈し,包括的で標準化された報告を生成する。 このアプローチは、放射線科医や医療専門家の負担を軽減するだけでなく、レポートの一貫性と品質を高める。 実験により,提案手法に関わる各ツールが質的,定量的に有意な結果が得られることが示された。 さらに, 臨床評価の結果から, 提案手法が臨床的に有意義な方法で報告できることが示された。

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