論文の概要: Automated Retinal Image Analysis and Medical Report Generation through Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07349v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 07:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:04:00.444982
- Title: Automated Retinal Image Analysis and Medical Report Generation through Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による網膜画像の自動解析と医療報告生成
- Authors: Jia-Hong Huang,
- Abstract要約: 網膜疾患の増加は、医療システムにとって大きな課題となっている。
網膜画像から医療報告を生成する従来の方法は、手動による解釈に依存している。
この論文は、網膜画像の医療レポート生成を自動化する人工知能の可能性について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4447129363520337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing prevalence of retinal diseases poses a significant challenge to the healthcare system, as the demand for ophthalmologists surpasses the available workforce. This imbalance creates a bottleneck in diagnosis and treatment, potentially delaying critical care. Traditional methods of generating medical reports from retinal images rely on manual interpretation, which is time-consuming and prone to errors, further straining ophthalmologists' limited resources. This thesis investigates the potential of Artificial Intelligence (AI) to automate medical report generation for retinal images. AI can quickly analyze large volumes of image data, identifying subtle patterns essential for accurate diagnosis. By automating this process, AI systems can greatly enhance the efficiency of retinal disease diagnosis, reducing doctors' workloads and enabling them to focus on more complex cases. The proposed AI-based methods address key challenges in automated report generation: (1) Improved methods for medical keyword representation enhance the system's ability to capture nuances in medical terminology; (2) A multi-modal deep learning approach captures interactions between textual keywords and retinal images, resulting in more comprehensive medical reports; (3) Techniques to enhance the interpretability of the AI-based report generation system, fostering trust and acceptance in clinical practice. These methods are rigorously evaluated using various metrics and achieve state-of-the-art performance. This thesis demonstrates AI's potential to revolutionize retinal disease diagnosis by automating medical report generation, ultimately improving clinical efficiency, diagnostic accuracy, and patient care. [https://github.com/Jhhuangkay/DeepOpht-Medical-Report-Generation-for-Retinal-Images-via-Deep-Models- and-Visual-Explanation]
- Abstract（参考訳）: 網膜疾患の増加は、眼科医の需要が労働力を上回っているため、医療システムにとって大きな課題となる。
この不均衡は診断と治療のボトルネックを生じさせ、致命的な治療を遅らせる可能性がある。
網膜画像から医療報告を生成する従来の方法は、手動による解釈に依存しており、これは時間を要するため、眼科医の限られた資源を圧迫する。
この論文は、網膜画像の医療レポート生成を自動化する人工知能(AI)の可能性について考察する。
AIは大量の画像データを素早く分析し、正確な診断に必要な微妙なパターンを特定する。
このプロセスを自動化することで、AIシステムは網膜疾患の診断の効率を大幅に向上し、医師のワークロードを削減し、より複雑なケースに集中することができる。
提案手法は, 自動レポート生成において重要な課題に対処する: (1) 医療用語表現の改善により, 医療用語におけるニュアンスを捉える能力が向上する; (2) テキストキーワードと網膜画像の相互作用を捉えるマルチモーダルディープラーニングアプローチにより, より包括的な医療報告が得られ, (3) AIベースのレポート生成システムの解釈可能性を高める技術, 臨床実践における信頼と受容を促進する。
これらの手法は様々なメトリクスを用いて厳密に評価され、最先端の性能を達成する。
この論文は、医療報告生成を自動化し、最終的に臨床効率、診断精度、患者のケアを改善することで、AIが網膜疾患の診断に革命をもたらす可能性を実証している。
[https://github.com/Jhhuangkay/DeepOpht-Medical-Report-Generation-for-Retinal-Images-via-Deep-Models- and-Visual-Explanation]
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