論文の概要: Decoding Radiologists' Intentions: A Novel System for Accurate Region Identification in Chest X-ray Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18981v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 15:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:29:43.318305
• Title: Decoding Radiologists' Intentions: A Novel System for Accurate Region Identification in Chest X-ray Image Analysis
• Title（参考訳）: 放射線医の意図を復号する:胸部X線画像解析における領域同定のための新しいシステム
• Authors: Akash Awasthi, Safwan Ahmad, Bryant Le, Hien Van Nguyen,
• Abstract要約: 胸部X線(CXR)画像解析では、放射線技師は様々な領域を慎重に観察し、レポートにその観察を記録している。 CXR診断における誤りの頻度、特に経験の浅い放射線科医や病院の住民は、放射線科医の意図とそれに伴う関心領域を理解することの重要性を強調している。 本報告では, 放射線技師がCXR画像に対する関心領域について, 主観的意図を識別するシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.207061125661163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the realm of chest X-ray (CXR) image analysis, radiologists meticulously examine various regions, documenting their observations in reports. The prevalence of errors in CXR diagnoses, particularly among inexperienced radiologists and hospital residents, underscores the importance of understanding radiologists' intentions and the corresponding regions of interest. This understanding is crucial for correcting mistakes by guiding radiologists to the accurate regions of interest, especially in the diagnosis of chest radiograph abnormalities. In response to this imperative, we propose a novel system designed to identify the primary intentions articulated by radiologists in their reports and the corresponding regions of interest in CXR images. This system seeks to elucidate the visual context underlying radiologists' textual findings, with the potential to rectify errors made by less experienced practitioners and direct them to precise regions of interest. Importantly, the proposed system can be instrumental in providing constructive feedback to inexperienced radiologists or junior residents in the hospital, bridging the gap in face-to-face communication. The system represents a valuable tool for enhancing diagnostic accuracy and fostering continuous learning within the medical community.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線(CXR)画像解析の領域では、放射線技師は様々な領域を慎重に観察し、その観察をレポートに記録する。 CXR診断における誤りの頻度、特に経験の浅い放射線科医や病院の住民は、放射線科医の意図とそれに伴う関心領域を理解することの重要性を強調している。 この理解は、特に胸部X線写真異常の診断において、放射線技師を正確な関心領域に導くことによって誤りを修正するために重要である。 そこで本研究では, 放射線技師がCXR画像に対する関心や関心領域について, 主観的意図を識別するシステムを提案する。 このシステムは、経験の浅い実践者による誤りを修正し、それらを正確な関心領域に誘導する可能性を持って、放射線学者のテキスト発見に基づく視覚的文脈の解明を目指している。 提案システムは, 病院内の未経験者, 若年者に対して, 対面コミュニケーションのギャップを埋めて, 建設的なフィードバックを提供することが重要である。 このシステムは、診断精度を高め、医療コミュニティ内での継続的な学習を促進するための貴重なツールである。

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