論文の概要: Medical Report Generation based on Segment-Enhanced Contrastive Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15869v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 03:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:53:30.353004
• Title: Medical Report Generation based on Segment-Enhanced Contrastive Representation Learning
• Title（参考訳）: segment-enhanced contrastive representation learningに基づく医学レポート生成
• Authors: Ruoqing Zhao, Xi Wang, Hongliang Dai, Pan Gao, Piji Li
• Abstract要約: 臓器, 異常, 骨等を分類するためのMSCL(医学画像とコントラスト学習)を提案する。 トレーニング中にターゲットとセマンティックに類似したレポートにより多くの重みを割り当てる教師付きコントラスト損失を導入する。 実験の結果,提案手法の有効性が示され,IU X線公開データセット上での最先端性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.17345313432545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated radiology report generation has the potential to improve radiology reporting and alleviate the workload of radiologists. However, the medical report generation task poses unique challenges due to the limited availability of medical data and the presence of data bias. To maximize the utility of available data and reduce data bias, we propose MSCL (Medical image Segmentation with Contrastive Learning), a framework that utilizes the Segment Anything Model (SAM) to segment organs, abnormalities, bones, etc., and can pay more attention to the meaningful ROIs in the image to get better visual representations. Then we introduce a supervised contrastive loss that assigns more weight to reports that are semantically similar to the target while training. The design of this loss function aims to mitigate the impact of data bias and encourage the model to capture the essential features of a medical image and generate high-quality reports. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed model, where we achieve state-of-the-art performance on the IU X-Ray public dataset.
• Abstract（参考訳）: 自動放射線学レポート生成は、放射線学レポートを改善し、放射線科医の作業負荷を軽減する可能性を秘めている。 しかし、医療報告生成タスクは、医療データの可用性の限界とデータバイアスの存在により、ユニークな課題を生んでいる。 利用可能なデータの有用性を最大化し、データバイアスを減らすために、segment anything model(sam)を利用して臓器、異常、骨などをセグメント化し、画像の有意義なroisに注意を払い、より良い視覚的表現を得るためのフレームワークであるmscl(medical image segmentation with contrastive learning)を提案する。 次に,訓練中に目標と意味的に類似したレポートに重みを割り当てる教師付きコントラスト損失を導入する。 この損失関数の設計は、データバイアスの影響を緩和し、医療画像の本質的な特徴を捉え、高品質なレポートを生成するようモデルに促すことを目的としている。 実験の結果,提案モデルの有効性が実証され,iu x線公開データセットで最新性能が得られた。

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