論文の概要: Designing a Robust Radiology Report Generation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01153v1
- Date: Sat, 02 Nov 2024 06:38:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:43:21.191884
- Title: Designing a Robust Radiology Report Generation System
- Title（参考訳）: ロバストラジオロジーレポート生成システムの設計
- Authors: Sonit Singh,
- Abstract要約: 本稿では,異なるモジュールを統合し,ベストプラクティスを強調することで,ロバストな放射線学レポート生成システムの設計について概説する。
これらのベストプラクティスは、自動放射線学レポート生成の改善、意思決定における放射線科医の増員、診断ワークフローの迅速化につながると信じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851637998
- License:
- Abstract: Recent advances in deep learning have enabled researchers to explore tasks at the intersection of computer vision and natural language processing, such as image captioning, visual question answering, visual dialogue, and visual language navigation. Taking inspiration from image captioning, the task of radiology report generation aims at automatically generating radiology reports by having a comprehensive understanding of medical images. However, automatically generating radiology reports from medical images is a challenging task due to the complexity, diversity, and nature of medical images. In this paper, we outline the design of a robust radiology report generation system by integrating different modules and highlighting best practices drawing upon lessons from our past work and also from relevant studies in the literature. We also discuss the impact of integrating different components to form a single integrated system. We believe that these best practices, when implemented, could improve automatic radiology report generation, augment radiologists in decision making, and expedite diagnostic workflow, in turn improve healthcare and save human lives.
- Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、研究者は画像キャプション、視覚的質問応答、視覚対話、視覚言語ナビゲーションといった、コンピュータビジョンと自然言語処理の交差点でのタスクを探索できるようになった。
画像キャプションからインスピレーションを得て, 医用画像の総合的な理解を得ることにより, 放射線診断レポートの自動生成を目指す。
しかし, 医用画像から放射線学レポートを自動生成することは, 医療用画像の複雑さ, 多様性, 性質から難しい課題である。
本稿では,異なるモジュールを統合し,過去の研究や文献研究から得た教訓に基づくベストプラクティスを強調することで,ロバストな放射線学レポート生成システムの設計について概説する。
また、異なるコンポーネントを統合して単一の統合システムを構築することの影響についても論じる。
これらのベストプラクティスは、実施すれば、自動放射線学レポート生成の改善、意思決定における放射線科医の増員、診断ワークフローの迅速化、医療の改善と人命の救いとなると信じている。
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