Fugu-MT 論文翻訳(概要): FODA-PG for Enhanced Medical Imaging Narrative Generation: Adaptive Differentiation of Normal and Abnormal Attributes

論文の概要: FODA-PG for Enhanced Medical Imaging Narrative Generation: Adaptive Differentiation of Normal and Abnormal Attributes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03947v1
Date: Fri, 6 Sep 2024 00:04:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-09 17:10:39.994707
Title: FODA-PG for Enhanced Medical Imaging Narrative Generation: Adaptive Differentiation of Normal and Abnormal Attributes
Title（参考訳）: FODA-PG : 正常属性と異常属性の適応的鑑別
Authors: Kai Shu, Yuzhuo Jia, Ziyang Zhang, Jiechao Gao,
Abstract要約: FODA-PGは, 組織-分散適応分割グラフフレームワークである。 FODA-PGは、疾患関連属性を別々に「病原性」と「病原性」のカテゴリーに分けることで、放射線学的所見の詳細な表現を構築している。この微細なセマンティック知識を強力なトランスフォーマーベースのアーキテクチャに統合することにより、FODA-PGは正確かつ臨床的に一貫性のあるレポートを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.912139217120874
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic Medical Imaging Narrative generation aims to alleviate the workload of radiologists by producing accurate clinical descriptions directly from radiological images. However, the subtle visual nuances and domain-specific terminology in medical images pose significant challenges compared to generic image captioning tasks. Existing approaches often neglect the vital distinction between normal and abnormal findings, leading to suboptimal performance. In this work, we propose FODA-PG, a novel Fine-grained Organ-Disease Adaptive Partitioning Graph framework that addresses these limitations through domain-adaptive learning. FODA-PG constructs a granular graphical representation of radiological findings by separating disease-related attributes into distinct "disease-specific" and "disease-free" categories based on their clinical significance and location. This adaptive partitioning enables our model to capture the nuanced differences between normal and pathological states, mitigating the impact of data biases. By integrating this fine-grained semantic knowledge into a powerful transformer-based architecture and providing rigorous mathematical justifications for its effectiveness, FODA-PG generates precise and clinically coherent reports with enhanced generalization capabilities. Extensive experiments on the IU-Xray and MIMIC-CXR benchmarks demonstrate the superiority of our approach over state-of-the-art methods, highlighting the importance of domain adaptation in medical report generation.
Abstract（参考訳）: オートマチック・メディカル・イメージング・ナラティブ・ジェネレーション(Automatic Medical Imaging Narrative Generation)は、放射線画像から直接正確な臨床記述を作成することにより、放射線医の作業負荷を軽減することを目的としている。しかし、医用画像における微妙な視覚的ニュアンスとドメイン固有の用語は、一般的な画像キャプションタスクと比較して大きな課題を生んでいる。既存のアプローチは、通常と異常な発見の欠如をしばしば無視し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。本稿では,ドメイン適応学習を通じてこれらの制約に対処する,新しい組織-分散適応分割グラフフレームワークFODA-PGを提案する。 FODA-PGは, 疾患関連属性を, 臨床的意義と位置に基づいて, 個別の「病原性」と「病原性」のカテゴリーに分離し, 放射線学的所見のグラフィカルな表現を構築した。この適応的パーティショニングにより,本モデルは正常状態と病理状態の微妙な相違を捉え,データバイアスの影響を軽減することができる。この微粒なセマンティック知識を強力なトランスフォーマーベースのアーキテクチャに統合し、その有効性に対する厳密な数学的正当化を提供することで、FODA-PGは、より高度な一般化機能を備えた正確かつ臨床的に一貫性のあるレポートを生成する。 IU-Xray と MIMIC-CXR ベンチマークの大規模な実験により,医療報告生成における領域適応の重要性が示された。

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