論文の概要: UIT-DarkCow team at ImageCLEFmedical Caption 2024: Diagnostic Captioning for Radiology Images Efficiency with Transformer Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17002v1
- Date: Mon, 27 May 2024 09:46:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 16:01:56.498542
- Title: UIT-DarkCow team at ImageCLEFmedical Caption 2024: Diagnostic Captioning for Radiology Images Efficiency with Transformer Models
- Title（参考訳）: UIT-DarkCow team at ImageCLEFmedical Caption 2024: Diagnostic Captioning for Radiology Images efficiency with Transformer Models (特集:ユビキタス・バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
- Authors: Quan Van Nguyen, Quang Huy Pham, Dan Quang Tran, Thang Kien-Bao Nguyen, Nhat-Hao Nguyen-Dang, Bao-Thien Nguyen-Tat,
- Abstract要約: 本研究は, 診断キャプション(診断キャプション)と呼ばれる放射線画像からの自動テキスト生成の開発に焦点をあてる。
目的は、報告の質と効率を高めるツールを提供することであり、臨床実習とディープラーニング研究の両方に大きな影響を及ぼす可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Purpose: This study focuses on the development of automated text generation from radiology images, termed diagnostic captioning, to assist medical professionals in reducing clinical errors and improving productivity. The aim is to provide tools that enhance report quality and efficiency, which can significantly impact both clinical practice and deep learning research in the biomedical field. Methods: In our participation in the ImageCLEFmedical2024 Caption evaluation campaign, we explored caption prediction tasks using advanced Transformer-based models. We developed methods incorporating Transformer encoder-decoder and Query Transformer architectures. These models were trained and evaluated to generate diagnostic captions from radiology images. Results: Experimental evaluations demonstrated the effectiveness of our models, with the VisionDiagnostor-BioBART model achieving the highest BERTScore of 0.6267. This performance contributed to our team, DarkCow, achieving third place on the leaderboard. Conclusion: Our diagnostic captioning models show great promise in aiding medical professionals by generating high-quality reports efficiently. This approach can facilitate better data processing and performance optimization in medical imaging departments, ultimately benefiting healthcare delivery.
- Abstract（参考訳）: 目的:本研究は,医療従事者が臨床ミスを減らし,生産性を向上させるために,診断キャプション(診断キャプション)と呼ばれる放射線画像からの自動テキスト生成を開発することに焦点を当てる。
本研究の目的は, 医療現場における臨床実習と深層学習研究に大きな影響を与える, 報告の質と効率を向上させるツールを提供することである。
方法:ImageCLEFmedical2024キャプション評価キャンペーンに参加して,トランスフォーマーモデルを用いたキャプション予測タスクについて検討した。
我々はTransformer encoder-decoderとQuery Transformerアーキテクチャを組み込んだ手法を開発した。
これらのモデルは放射線画像から診断キャプションを生成するために訓練され評価された。
結果:VisionDiagnostor-BioBARTモデルによるBERTScoreは0.6267。
このパフォーマンスは、私たちのチームであるDarkCowに貢献し、リーダーボードで3位を獲得しました。
結論: 診断キャプションモデルでは, 高品質なレポートを効率よく作成することで, 医療従事者を支援することに大きな期待が持たれている。
このアプローチは、医療画像部門のデータ処理とパフォーマンスの最適化を向上し、最終的には医療提供の恩恵を受ける。
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