論文の概要: Prompt-Guided Generation of Structured Chest X-Ray Report Using a Pre-trained LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11209v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 09:45:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 14:35:31.428497
• Title: Prompt-Guided Generation of Structured Chest X-Ray Report Using a Pre-trained LLM
• Title（参考訳）: プレトレーニングLDMを用いた胸部X線構造レポートのプロンプトガイド生成
• Authors: Hongzhao Li, Hongyu Wang, Xia Sun, Hua He, Jun Feng,
• Abstract要約: 事前学習型大言語モデル(LLM)を用いた胸部X線構造レポート作成のためのプロンプト誘導手法を提案する。 まず,胸部X線で解剖学的領域を同定し,重要な視覚要素に焦点を絞った文を生成する。 また,検出された解剖学を,解剖学的理解を LLM に伝達するテキストプロンプトに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.766695041882696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical report generation automates radiology descriptions from images, easing the burden on physicians and minimizing errors. However, current methods lack structured outputs and physician interactivity for clear, clinically relevant reports. Our method introduces a prompt-guided approach to generate structured chest X-ray reports using a pre-trained large language model (LLM). First, we identify anatomical regions in chest X-rays to generate focused sentences that center on key visual elements, thereby establishing a structured report foundation with anatomy-based sentences. We also convert the detected anatomy into textual prompts conveying anatomical comprehension to the LLM. Additionally, the clinical context prompts guide the LLM to emphasize interactivity and clinical requirements. By integrating anatomy-focused sentences and anatomy/clinical prompts, the pre-trained LLM can generate structured chest X-ray reports tailored to prompted anatomical regions and clinical contexts. We evaluate using language generation and clinical effectiveness metrics, demonstrating strong performance.
• Abstract（参考訳）: 医療報告生成は、画像からの放射線学的記述を自動化し、医師の負担を軽減し、エラーを最小限にする。 しかし、現在の方法では、明確な臨床報告のための構造的アウトプットと医師の相互作用が欠如している。 本手法では,事前学習した大言語モデル (LLM) を用いて胸部X線構造レポートを生成する。 まず,胸部X線で解剖学的領域を同定し,重要な視覚要素に焦点を絞った文章を生成する。 また,検出された解剖学を,解剖学的理解を LLM に伝達するテキストプロンプトに変換する。 さらに、臨床コンテキストは、LLMに相互作用性と臨床要件を強調するよう促す。 解剖学に焦点を当てた文と解剖学的/臨床的プロンプトを統合することで、前訓練されたLCMは、解剖学的領域と臨床状況に合わせた構造化された胸部X線レポートを生成することができる。 言語生成と臨床効果指標を用いて評価を行い,高い性能を示した。

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