論文の概要: Structural Entities Extraction and Patient Indications Incorporation for Chest X-ray Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14905v1
- Date: Thu, 23 May 2024 01:29:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 19:48:22.518776
- Title: Structural Entities Extraction and Patient Indications Incorporation for Chest X-ray Report Generation
- Title（参考訳）: 胸部X線レポート生成のための構造物質抽出と患者表示
- Authors: Kang Liu, Zhuoqi Ma, Xiaolu Kang, Zhusi Zhong, Zhicheng Jiao, Grayson Baird, Harrison Bai, Qiguang Miao,
- Abstract要約: 胸部X線レポート生成のための新しい方法である textbfStructural textbfEntities 抽出法と textbfIncorporation (SEI) を考案した。
我々は、レポートにおけるプレゼンテーションスタイルの語彙を排除するために、構造エンティティ抽出(SEE)アプローチを採用する。
我々は,X線画像,類似の歴史的症例,患者固有の指標からの情報を統合するクロスモーダル融合ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.46031380503486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The automated generation of imaging reports proves invaluable in alleviating the workload of radiologists. A clinically applicable reports generation algorithm should demonstrate its effectiveness in producing reports that accurately describe radiology findings and attend to patient-specific indications. In this paper, we introduce a novel method, \textbf{S}tructural \textbf{E}ntities extraction and patient indications \textbf{I}ncorporation (SEI) for chest X-ray report generation. Specifically, we employ a structural entities extraction (SEE) approach to eliminate presentation-style vocabulary in reports and improve the quality of factual entity sequences. This reduces the noise in the following cross-modal alignment module by aligning X-ray images with factual entity sequences in reports, thereby enhancing the precision of cross-modal alignment and further aiding the model in gradient-free retrieval of similar historical cases. Subsequently, we propose a cross-modal fusion network to integrate information from X-ray images, similar historical cases, and patient-specific indications. This process allows the text decoder to attend to discriminative features of X-ray images, assimilate historical diagnostic information from similar cases, and understand the examination intention of patients. This, in turn, assists in triggering the text decoder to produce high-quality reports. Experiments conducted on MIMIC-CXR validate the superiority of SEI over state-of-the-art approaches on both natural language generation and clinical efficacy metrics.
- Abstract（参考訳）: 画像の自動生成は、放射線技師の作業負荷を軽減するのに有益である。
臨床応用報告生成アルゴリズムは, 放射線学的所見を正確に記述し, 患者固有の徴候に適応する報告を作成する上で, その効果を実証すべきである。
本稿では,胸部X線レポート生成のための新しい方法である「textbf{S}tructural \textbf{E}ntities extract」と「textbf{I}ncorporation (SEI)」を提案する。
具体的には、構造化エンティティ抽出(SEE)アプローチを用いて、レポートにおけるプレゼンテーションスタイルの語彙を排除し、事実エンティティシーケンスの品質を向上させる。
これにより、レポート中のX線画像と実効的な実体列を整列することにより、次のクロスモーダルアライメントモジュールのノイズを低減することができ、これにより、クロスモーダルアライメントの精度が向上し、同様の歴史的ケースの勾配のない検索においてモデルを支援することができる。
その後,X線画像,類似の歴史的症例,患者固有の徴候からの情報を統合するクロスモーダル融合ネットワークを提案する。
このプロセスにより、テキストデコーダは、X線画像の識別的特徴に出席し、類似した症例からの過去の診断情報を同化し、患者の検査意図を理解することができる。
これはテキストデコーダを起動して高品質なレポートを生成するのに役立ちます。
MIMIC-CXRで行った実験は、自然言語の生成と臨床効果の指標に関する最先端アプローチよりもSEIの方が優れていることを実証した。
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