論文の概要: Medical Report Generation Is A Multi-label Classification Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00250v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 20:43:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 16:02:27.236747
• Title: Medical Report Generation Is A Multi-label Classification Problem
• Title（参考訳）: 医療レポート生成は多ラベル分類の問題である
• Authors: Yijian Fan, Zhenbang Yang, Rui Liu, Mingjie Li, Xiaojun Chang,
• Abstract要約: 本稿では,医療報告生成を多ラベル分類問題として再考する。 機密鍵ノードと統合されたBLIPに基づく新たなレポート生成フレームワークを提案する。 我々の実験は、キーノードの活用が2つのベンチマークデータセットにまたがる既存のアプローチを越え、最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.64929236412092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical report generation is a critical task in healthcare that involves the automatic creation of detailed and accurate descriptions from medical images. Traditionally, this task has been approached as a sequence generation problem, relying on vision-and-language techniques to generate coherent and contextually relevant reports. However, in this paper, we propose a novel perspective: rethinking medical report generation as a multi-label classification problem. By framing the task this way, we leverage the radiology nodes from the commonly used knowledge graph, which can be better captured through classification techniques. To verify our argument, we introduce a novel report generation framework based on BLIP integrated with classified key nodes, which allows for effective report generation with accurate classification of multiple key aspects within the medical images. This approach not only simplifies the report generation process but also significantly enhances performance metrics. Our extensive experiments demonstrate that leveraging key nodes can achieve state-of-the-art (SOTA) performance, surpassing existing approaches across two benchmark datasets. The results underscore the potential of re-envisioning traditional tasks with innovative methodologies, paving the way for more efficient and accurate medical report generation.
• Abstract（参考訳）: 医療報告生成は、医療画像から詳細な正確な説明を自動的に作成する医療における重要な課題である。 伝統的に、このタスクはシーケンス生成問題としてアプローチされ、コヒーレントで文脈的に関係のあるレポートを生成するために、視覚・言語技術に依存している。 しかし,本稿では,医療報告生成を多ラベル分類問題として再考する新たな視点を提案する。 このようにしてタスクをフレーミングすることで、よく使われる知識グラフから放射線学ノードを活用し、分類手法によりよりよく把握できる。 そこで我々は,BLIPに基づく新たなレポート生成フレームワークを導入し,医用画像内の複数の重要な側面を正確に分類し,効果的なレポート生成を可能にする。 このアプローチはレポート生成プロセスを単純化するだけでなく、パフォーマンス指標を大幅に強化する。 我々の広範な実験は、2つのベンチマークデータセットにまたがる既存のアプローチを超越して、キーノードの活用が最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現することを実証している。 この結果は、従来のタスクを革新的な手法で再検討し、より効率的で正確な医療レポート作成の道を開く可能性を浮き彫りにした。

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