論文の概要: X-ray Made Simple: Lay Radiology Report Generation and Robust Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17911v5
• Date: Fri, 14 Mar 2025 14:44:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:04:18.093045
• Title: X-ray Made Simple: Lay Radiology Report Generation and Robust Evaluation
• Title（参考訳）: 単純X線撮影:レイラジオロジーレポート作成とロバスト評価
• Authors: Kun Zhao, Chenghao Xiao, Sixing Yan, William K. Cheung, 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)はマルチモーダル生成モデルの開発で大きく進歩している。 既存の語彙ベースのメトリクスで高いパフォーマンスを持つRRGは、単なるミラージュです - モデルはレポートのテンプレートを学習することでのみ、高いBLEUを得ることができます。 本稿では,BLEUの膨らませた数を軽減し,より堅牢な評価を行うセマンティクスに基づく評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.09740244042415
• License:
• Abstract: Radiology Report Generation (RRG) has advanced considerably with the development of multimodal generative models. Despite the progress, the field still faces significant challenges in evaluation, as existing metrics lack robustness and fairness. We reveal that, RRG with high performance on 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 a pressing issue for RRG due to the highly patternized nature of these reports. In addition, standard radiology reports are often highly technical. Helping patients understand these reports is crucial from a patient's perspective, yet this has been largely overlooked in previous work. In this work, we un-intuitively approach these problems by proposing the Layman's RRG framework that can systematically improve RRG with day-to-day language. Specifically, our framework first contributes a translated Layman's terms dataset. Building upon the dataset, we then propose a semantics-based evaluation method, which is effective in mitigating the inflated numbers of BLEU and provides more robust evaluation. 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. Last, 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.
• Abstract（参考訳）: ラジオロジーレポート生成(RRG)はマルチモーダル生成モデルの開発で大きく進歩している。 進歩にもかかわらず、既存のメトリクスには堅牢性と公正性が欠如しているため、この分野は依然として評価において大きな課題に直面している。 既存の語彙ベースのメトリクス(例えばBLEU)のパフォーマンスの高いRRGは、単なるミラージュである可能性がある。 これは、これらのレポートの高度にパターン化された性質のため、RRGにとってプレッシャーとなっている。 加えて、標準的な放射線学報告は、しばしば非常に技術的である。 患者がこれらの報告を理解するのを助けることは、患者の視点では重要であるが、これは以前の研究でほとんど見過ごされてきた。 本研究では,日常言語でRRGを体系的に改善できるLayman's RRGフレームワークを提案することによって,これらの問題に非意図的にアプローチする。 特に、我々のフレームワークは最初に翻訳されたLaymanの用語データセットに貢献する。 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,より堅牢な評価を行う。 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します。 最後に、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。

関連論文リスト

• 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)
• 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)
• 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)
• 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。