論文の概要: X-ray Made Simple: Radiology Report Generation and Evaluation with Layman's Terms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17911v3
- Date: Wed, 16 Oct 2024 21:57:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:16:30.943164
- 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:
- 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。
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