論文の概要: X-ray Made Simple: Radiology Report Generation and Evaluation with Layman's Terms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17911v2
• Date: Sun, 30 Jun 2024 21:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-02 12:41:53.284065
• Title: X-ray Made Simple: Radiology Report Generation and Evaluation with Layman's Terms
• Title（参考訳）: 単純X線撮影:レイマン用語を用いた放射線診断レポートの作成と評価
• Authors: Kun Zhao, Chenghao Xiao, Chen Tang, Bohao Yang, Kai Ye, Noura Al Moubayed, Liang Zhan, Chenghua Lin,
• Abstract要約: ラジオロジーレポート生成(RRG)は多モード生成モデルの進歩によって大きな進歩を遂げた。 既存の語彙ベースのメトリクス(例えばBLEU)によるRRGのハイパフォーマンスは、単なるミラージュ(mirage)である。 我々は、レイマンの用語ベースのデータセット、評価およびトレーニングフレームワークであるRRGフレームワークを提案することによって、この問題に意図せずにアプローチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.871814979179373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radiology Report Generation (RRG) has achieved significant progress with the advancements of multimodal generative models. However, the evaluation in the domain suffers from a lack of fair and robust metrics. We reveal that, high performance on RRG with existing lexical-based metrics (e.g. BLEU) might be more of a mirage - a model can get a high BLEU only by learning the template of reports. This has become an urgent problem for RRG due to the highly patternized nature of these reports. In this work, we un-intuitively approach this problem by proposing the Layman's RRG framework, a layman's terms-based dataset, evaluation and training framework that systematically improves RRG with day-to-day language. We first contribute the translated Layman's terms dataset. Building upon the dataset, we then propose a semantics-based evaluation method, which is proved to mitigate the inflated numbers of BLEU and provides fairer evaluation. Last, we show that training on the layman's terms dataset encourages models to focus on the semantics of the reports, as opposed to overfitting to learning the report templates. We reveal a promising scaling law between the number of training examples and semantics gain provided by our dataset, compared to the inverse pattern brought by the original formats. Our code is available at \url{https://github.com/hegehongcha/LaymanRRG}.
• Abstract（参考訳）: ラジオロジーレポート生成(RRG)は多モード生成モデルの進歩によって大きな進歩を遂げた。 しかし、ドメインの評価は公平で堅牢なメトリクスの欠如に悩まされている。 既存の語彙ベースのメトリクス(例えばBLEU)を使用したRRGのハイパフォーマンスは、単なるミラージュ(mirage)である可能性がある。 これらの報告が高度にパターン化されているため、RRGにとってこれは緊急の問題となっている。 本研究では,日常言語でRRGを体系的に改善するレイマンの用語ベースのデータセット,評価およびトレーニングフレームワークであるRRGフレームワークを提案することによって,この問題に非意図的にアプローチする。 まず最初に、翻訳されたレイマンの用語データセットをコントリビュートする。 このデータセットをベースとしたセマンティックスに基づく評価手法を提案し,BLEUの膨らみを緩和し,より公平な評価を行う。 最後に、レイマン用語データセットのトレーニングは、レポートテンプレートの学習に過度に適合するのではなく、レポートのセマンティクスに集中するようモデルに促すことを示す。 トレーニングサンプルの数とデータセットが提供するセマンティックスの間の有望なスケーリング法則を、元のフォーマットがもたらす逆パターンと比較して明らかにする。 私たちのコードは \url{https://github.com/hegehongcha/LaymanRRG} で利用可能です。

関連論文リスト

• Activating Associative Disease-Aware Vision Token Memory for LLM-Based X-ray Report Generation [54.631356899598956]
  本稿では,専門医が医療報告を書く過程を効果的に模倣する,新しい連想型記憶強調X線レポート生成モデルを提案する。 我々は,病気関連トークンのメモリアソシエーションを確立するために,ビジュアルホップフィールドネットワークを使用し,レポートホップフィールドネットワークを用いてレポートメモリ情報を検索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T01:19:48Z)
• HC-LLM: Historical-Constrained Large Language Models for Radiology Report Generation [89.3260120072177]
  本稿では,放射線学レポート生成のための歴史制約付き大規模言語モデル (HC-LLM) フレームワークを提案する。 胸部X線写真から経時的特徴と経時的特徴を抽出し,疾患の進行を捉える診断報告を行った。 特に,本手法は,テスト中の履歴データなしでも良好に動作し,他のマルチモーダル大規模モデルにも容易に適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T06:04:16Z)
• Semantic Consistency-Based Uncertainty Quantification for Factuality in Radiology Report Generation [20.173287130474797]
  生成医療ビジョン大言語モデル(VLLM)は幻覚を起こしやすく、不正確な診断情報を生成できる。 報告レベルと文レベルの不確実性の両方を提供するセマンティック一貫性に基づく不確実性定量化フレームワークを新たに導入する。 提案手法は,MIMIC-CXRデータセット上のtexttRadialogモデルを用いて,20ドル分のレポートを拒否することで,事実性スコアを10ドル%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T20:43:39Z)
• LaB-RAG: Label Boosted Retrieval Augmented Generation for Radiology Report Generation [1.1029725477806065]
  本稿では,RaB-RAG (Label Boosted Retrieval Augmented Generation) を提案する。 我々は,LaB-RAGが他の検索ベースRRG法と比較して,自然言語とラジオロジー言語で優れた結果が得られることを示す。 我々は、一般的なRRG測度の使用を批判し、真のデータ推論なしで結果が人工的に膨らむことができると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T16:10:05Z)
• NeKo: Toward Post Recognition Generative Correction Large Language Models with Task-Oriented Experts [57.53692236201343]
  提案するマルチタスク補正MOEでは,専門家が音声・テキスト・言語・テキスト・視覚・テキスト・データセットの「専門家」になるよう訓練する。 NeKoはマルチタスクモデルとして文法とポストOCR補正を競合的に実行している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T20:11:24Z)
• Resource-Efficient Medical Report Generation using Large Language Models [3.2627279988912194]
  医療報告生成は胸部X線画像の放射線診断レポートを自動作成する作業である。 本稿では,医療報告生成のタスクに視覚対応大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T05:08:18Z)
• CXPMRG-Bench: Pre-training and Benchmarking for X-ray Medical Report Generation on CheXpert Plus Dataset [14.911363203907008]
  X線画像に基づく医療報告生成は、診断上の負担と患者待ち時間を著しく削減することができる。 我々は、CheXpert Plusデータセット上で、既存の主流X線レポート生成モデルと大規模言語モデル(LLM)の包括的なベンチマークを行う。 自己教師付き自己回帰生成やX線レポートによるコントラスト学習を含む,多段階事前学習戦略を用いたX線画像生成のための大規模モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T04:07:01Z)
• GLIMMER: Incorporating Graph and Lexical Features in Unsupervised Multi-Document Summarization [13.61818620609812]
  我々はGLIMMERと呼ばれる軽量で効果的な非教師付きアプローチを提案し、グラフとLexIcalの特徴をベースとした教師なしマルチ文書要約手法を提案する。 まず、ソース文書から文グラフを構築し、それからテキストから低レベルの特徴をマイニングすることで意味クラスタを自動的に識別する。 また,Multi-News,Multi-XScience,DUC-2004で行った実験により,既存の教師なしアプローチよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T16:01:48Z)
• RaTEScore: A Metric for Radiology Report Generation [59.37561810438641]
  本稿では,Radiological Report (Text) Evaluation (RaTEScore) として,新しい実体認識尺度を提案する。 RaTEScoreは、診断結果や解剖学的詳細などの重要な医療機関を強調し、複雑な医学的同義語に対して堅牢であり、否定表現に敏感である。 我々の評価は、RaTEScoreが既存の指標よりも人間の嗜好とより密接に一致していることを示し、確立された公開ベンチマークと、新たに提案したRaTE-Evalベンチマークの両方で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:49:28Z)
• Relation Extraction with Fine-Tuned Large Language Models in Retrieval Augmented Generation Frameworks [0.0]
  関係抽出(RE)は、構造化されていないデータを知識グラフ(KG)のような構造化形式に変換するために重要である プレトレーニング言語モデル(PLM)を活用した最近の研究は、この分野で大きな成功を収めている。 本研究では、微調整LDMの性能と、Retrieval Augmented-based (RAG) REアプローチへの統合について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T21:27:57Z)
• MRScore: Evaluating Radiology Report Generation with LLM-based Reward System [39.54237580336297]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した放射線学レポート生成のための自動評価指標 MRScore を紹介する。 この課題に対処するため,我々は放射線学者と共同で,放射線学報告評価のためのLCMをガイドするフレームワークを開発し,ヒト分析との整合性を確保した。 実験では,MSScoreが人間の判断と高い相関性を示し,従来の指標と比較して,モデル選択における優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T04:42:45Z)
• ExaRanker-Open: Synthetic Explanation for IR using Open-Source LLMs [60.81649785463651]
  ExaRanker-Openを導入し、オープンソース言語モデルを適用して、説明を生成する。 以上の結果から,LLMのサイズが大きくなるにつれて,説明の組み込みが神経ランク付けを継続的に促進することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T11:23:14Z)
• Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation [7.586632627817609]
  放射線学者は、解釈と報告を必要とする胸部X線(CXR)の量の増加のために、高いバーンアウト率に直面している。 提案するCXRレポートジェネレータは,ワークフローの要素を統合し,強化学習のための新たな報酬を導入する。 本研究の結果から, 提案モデルでは, 最新技術モデルよりも, 放射線学者の報告に適合した報告が生成されることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T05:41:14Z)
• Boosting Radiology Report Generation by Infusing Comparison Prior [7.054671146863795]
  近年の変圧器を用いたモデルでは胸部X線画像から放射線学レポートを生成するために大きな進歩を遂げている。 これらのモデルは、しばしば事前の知識を欠いているため、誤って存在しない事前試験を参照する合成レポートが生成される。 本稿では,ルールに基づくラベル付け手法を用いて,放射線学報告から先行情報を抽出する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T09:12:44Z)
• An Iterative Optimizing Framework for Radiology Report Summarization with ChatGPT [80.33783969507458]
  放射線医学報告の「印象」セクションは、放射線医と他の医師とのコミュニケーションにとって重要な基盤である。 近年の研究では、大規模医療用テキストデータを用いた印象自動生成の有望な成果が得られている。 これらのモデルは、しばしば大量の医療用テキストデータを必要とし、一般化性能が劣る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T17:13:42Z)
• Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report Generation [92.73584302508907]
  コントラスト学習を用いた医療レポート作成を支援するために,動的構造とノードを持つ知識グラフを提案する。 詳しくは、グラフの基本構造は一般知識から事前構築される。 各イメージ機能は、レポート生成のためにデコーダモジュールに入力する前に、独自の更新グラフに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-18T03:53:43Z)
• Cross-Modal Causal Intervention for Medical Report Generation [109.83549148448469]
  医療報告生成(MRG)は、コンピュータ支援診断と治療指導に不可欠である。 視覚的および言語的バイアスによって引き起こされる画像テキストデータ内の素早い相関のため、病変領域を確実に記述した正確なレポートを生成することは困難である。 本稿では,視覚分解モジュール (VDM) と言語分解モジュール (LDM) からなるMRGのための新しい視覚言語因果干渉 (VLCI) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T07:23:55Z)
• DORE: Document Ordered Relation Extraction based on Generative Framework [56.537386636819626]
  本稿では,既存のDocREモデルの根本原因について検討する。 本稿では,モデルが学習しやすく,決定論的な関係行列から記号列と順序列を生成することを提案する。 4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は生成型DocREモデルの性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T11:18:10Z)
• A Closer Look at Debiased Temporal Sentence Grounding in Videos: Dataset, Metric, and Approach [53.727460222955266]
  テンポラル・センテンス・グラウンディング・イン・ビデオ(TSGV)は、未編集のビデオに自然言語文を埋め込むことを目的としている。 最近の研究では、現在のベンチマークデータセットには明らかなモーメントアノテーションバイアスがあることが判明している。 偏りのあるデータセットによる膨らませ評価を緩和するため、基礎的リコールスコアを割引する新しい評価基準「dR@n,IoU@m」を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T08:58:18Z)
• Automatically Generating Counterfactuals for Relation Exaction [18.740447044960796]
  関係抽出(RE)は自然言語処理の基本課題である。 現在のディープニューラルモデルは高い精度を達成しているが、スプリアス相関の影響を受けやすい。 我々は、エンティティの文脈的反事実を導出するための新しいアプローチを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T04:46:10Z)
• Coreference Reasoning in Machine Reading Comprehension [100.75624364257429]
  機械読解におけるコレファレンス推論は,従来考えられていたよりも大きな課題である。 本稿では,コア参照推論の課題を反映した理解データセットの読解手法を提案する。 これにより、さまざまなMRCデータセットにまたがる最先端のモデルの推論能力が向上します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T12:18:41Z)
• Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation Extraction [112.06614505580501]
  テキストにおける2つの主要な情報ソースの効果について検討する:テキストコンテキストとエンティティ参照(名前) 本稿では,関係抽出のための実体型コントラスト事前学習フレームワーク(RE)を提案する。 我々のフレームワークは、異なるREシナリオにおけるニューラルモデルの有効性と堅牢性を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T11:21:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。