論文の概要: ICON: Improving Inter-Report Consistency of Radiology Report Generation via Lesion-aware Mix-up Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12844v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 09:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 16:08:15.070251
• Title: ICON: Improving Inter-Report Consistency of Radiology Report Generation via Lesion-aware Mix-up Augmentation
• Title（参考訳）: ICON:Mix-Aware Augmentationによる放射線学レポート作成のレポート間一貫性の向上
• Authors: Wenjun Hou, Yi Cheng, Kaishuai Xu, Yan Hu, Wenjie Li, Jiang Liu
• Abstract要約: 我々は,放射線学レポート生成のレポート間一貫性を改善するICONを提案する。 本手法は,入力画像からまず病変を抽出し,その特徴について検討する。 次に, 意味論的に等価な病変の表現が同一の属性と一致することを保証するために, 病変認識型ミックスアップ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.342820385162709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Previous research on radiology report generation has made significant progress in terms of increasing the clinical accuracy of generated reports. In this paper, we emphasize another crucial quality that it should possess, i.e., inter-report consistency, which refers to the capability of generating consistent reports for semantically equivalent radiographs. This quality is even of greater significance than the overall report accuracy in terms of ensuring the system's credibility, as a system prone to providing conflicting results would severely erode users' trust. Regrettably, existing approaches struggle to maintain inter-report consistency, exhibiting biases towards common patterns and susceptibility to lesion variants. To address this issue, we propose ICON, which improves the inter-report consistency of radiology report generation. Aiming at enhancing the system's ability to capture the similarities in semantically equivalent lesions, our approach involves first extracting lesions from input images and examining their characteristics. Then, we introduce a lesion-aware mix-up augmentation technique to ensure that the representations of the semantically equivalent lesions align with the same attributes, by linearly interpolating them during the training phase. Extensive experiments on three publicly available chest X-ray datasets verify the effectiveness of our approach, both in terms of improving the consistency and accuracy of the generated reports.
• Abstract（参考訳）: 放射線学報告生成に関するこれまでの研究は, 臨床報告の精度を高めるという点で大きな進歩を遂げている。 本稿では,セマンティクス的に等価なラジオグラフに対して一貫性のあるレポートを生成する能力を指す,レポート間一貫性という,別の重要な品質を強調する。 この品質は、システムの信頼性を保証するという点で、全体のレポートの正確さよりもさらに重要である。 既存のアプローチは、レポート間の一貫性を維持するのに苦労し、共通のパターンへのバイアスを示し、病変の変異への感受性を示す。 この問題に対処するために,放射線学レポート生成のレポート間の整合性を改善するICONを提案する。 意味的に等価な病変の類似性を捉えるシステムの能力向上を目指して,まず入力画像から病変を抽出し,その特徴を調べる。 次に, 意味論的に等価な病変の表現が同一属性と整合することを保証するために, トレーニング期間中に線形に補間することにより, 病変認識型ミックスアップ拡張手法を導入する。 3つの公開胸部X線データセットによる広範囲な実験により, 得られた報告の整合性と精度の両面で, アプローチの有効性が検証された。

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