論文の概要: Automatic Medical Report Generation: Methods and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13988v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 03:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 15:12:30.827279
• Title: Automatic Medical Report Generation: Methods and Applications
• Title（参考訳）: 医療報告書の自動作成 : 方法と応用
• Authors: Li Guo, Anas M. Tahir, Dong Zhang, Z. Jane Wang, Rabab K. Ward,
• Abstract要約: 本稿では,2021年から2024年までのAMRG法について概観的に検討する。 i)この分野での主要な課題に対する解決策を提示し、(ii)様々な画像モダリティをまたいだAMRGアプリケーションを探索し、(iii)公開データセットを導入し、(iv)評価指標を概説し、(v)モデル性能を著しく向上させる技術を特定し、(vi)未解決問題と将来の研究方向性について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.203961518077158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing demand for medical imaging has surpassed the capacity of available radiologists, leading to diagnostic delays and potential misdiagnoses. Artificial intelligence (AI) techniques, particularly in automatic medical report generation (AMRG), offer a promising solution to this dilemma. This review comprehensively examines AMRG methods from 2021 to 2024. It (i) presents solutions to primary challenges in this field, (ii) explores AMRG applications across various imaging modalities, (iii) introduces publicly available datasets, (iv) outlines evaluation metrics, (v) identifies techniques that significantly enhance model performance, and (vi) discusses unresolved issues and potential future research directions. This paper aims to provide a comprehensive understanding of the existing literature and inspire valuable future research.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の需要が増加し、放射線技師の能力は超え、診断の遅れと潜在的な誤診につながった。 人工知能(AI)技術、特に自動医療報告生成(AMRG)は、このジレンマに対して有望な解決策を提供する。 本稿では,2021年から2024年までのAMRG法について概観的に検討する。 それ (i)この分野の主要な課題に対する解決策を提示する。 (II)様々な画像モダリティにまたがるAMRG応用の探索 (iii)公開データセットを導入 (4)評価基準の概要 (v)モデル性能を著しく向上させる技術を特定し、 (vi)未解決問題と今後の研究方向性について論じる。 本稿は,既存の文献を包括的に理解し,価値ある将来の研究を促すことを目的としている。

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