論文の概要: Large Model driven Radiology Report Generation with Clinical Quality Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06728v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 13:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 18:52:45.086227
• Title: Large Model driven Radiology Report Generation with Clinical Quality Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 臨床品質強化学習による大規模X線診断レポートの作成
• Authors: Zijian Zhou, Miaojing Shi, Meng Wei, Oluwatosin Alabi, Zijie Yue, Tom Vercauteren
• Abstract要約: 放射線学報告生成 (RRG) は, 放射線技師の作業量削減の可能性から注目されている。 本稿では,新しいRRG法である textbfLM-RRG について紹介する。 MIMIC-CXRおよびIU-Xrayデータセットを用いた実験により,本手法が技術状況よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.849933628738277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiology report generation (RRG) has attracted significant attention due to its potential to reduce the workload of radiologists. Current RRG approaches are still unsatisfactory against clinical standards. This paper introduces a novel RRG method, \textbf{LM-RRG}, that integrates large models (LMs) with clinical quality reinforcement learning to generate accurate and comprehensive chest X-ray radiology reports. Our method first designs a large language model driven feature extractor to analyze and interpret different regions of the chest X-ray image, emphasizing specific regions with medical significance. Next, based on the large model's decoder, we develop a multimodal report generator that leverages multimodal prompts from visual features and textual instruction to produce the radiology report in an auto-regressive way. Finally, to better reflect the clinical significant and insignificant errors that radiologists would normally assign in the report, we introduce a novel clinical quality reinforcement learning strategy. It utilizes the radiology report clinical quality (RadCliQ) metric as a reward function in the learning process. Extensive experiments on the MIMIC-CXR and IU-Xray datasets demonstrate the superiority of our method over the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 放射線学報告生成(RRG)は,放射線科医の作業量削減の可能性から注目されている。 現在のRRGアプローチは、まだ臨床標準に満足できない。 本稿では, 臨床品質向上学習と大規模モデル(LM)を統合し, 胸部X線診断を高精度かつ包括的に行う新しいRRG法である「textbf{LM-RRG}」を提案する。 まず,胸部x線画像の異なる領域を解析・解釈するための大規模言語モデル駆動特徴抽出器の設計を行い,医学的意義を強調する。 次に,大規模モデルのデコーダに基づいて,視覚特徴からのマルチモーダルプロンプトとテキストインストラクションを活用したマルチモーダルレポート生成装置を開発し,自己回帰的なラジオロジーレポートを作成する。 最後に, 放射線科医が通常報告する臨床的に有意かつ重要でない誤りを反映するために, 新たな臨床品質強化学習戦略を導入する。 学習過程における報酬関数として,放射線診断報告臨床品質指標(RadCliQ)を用いる。 mimic-cxr と iu-xray データセットに関する広範囲な実験により,本手法の最先端性が示された。

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