論文の概要: EVOKE: Elevating Chest X-ray Report Generation via Multi-View Contrastive Learning and Patient-Specific Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10224v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 09:38:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:37:25.119036
• Title: EVOKE: Elevating Chest X-ray Report Generation via Multi-View Contrastive Learning and Patient-Specific Knowledge
• Title（参考訳）: EVOKE:マルチビューコントラスト学習と患者特有の知識による胸部X線レポート生成
• Authors: Qiguang Miao, Kang Liu, Zhuoqi Ma, Yunan Li, Xiaolu Kang, Ruixuan Liu, Tianyi Liu, Kun Xie, Zhicheng Jiao,
• Abstract要約: textbfEVOKEは、マルチビューコントラスト学習と患者固有の知識を取り入れた、新しい胸部X線レポート生成フレームワークである。 本稿では,患者固有の指標を統合した知識誘導レポート生成モジュールを提案する。 提案するEVOKEは,複数のデータセットにまたがる最新の最先端手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.596462896333733
• License:
• Abstract: Radiology reports are crucial for planning treatment strategies and facilitating effective doctor-patient communication. However, the manual creation of these reports places a significant burden on radiologists. While automatic radiology report generation presents a promising solution, existing methods often rely on single-view radiographs, which constrain diagnostic accuracy. To address this challenge, we propose \textbf{EVOKE}, a novel chest X-ray report generation framework that incorporates multi-view contrastive learning and patient-specific knowledge. Specifically, we introduce a multi-view contrastive learning method that enhances visual representation by aligning multi-view radiographs with their corresponding report. After that, we present a knowledge-guided report generation module that integrates available patient-specific indications (e.g., symptom descriptions) to trigger the production of accurate and coherent radiology reports. To support research in multi-view report generation, we construct Multi-view CXR and Two-view CXR datasets using publicly available sources. Our proposed EVOKE surpasses recent state-of-the-art methods across multiple datasets, achieving a 2.9\% F\textsubscript{1} RadGraph improvement on MIMIC-CXR, a 7.3\% BLEU-1 improvement on MIMIC-ABN, a 3.1\% BLEU-4 improvement on Multi-view CXR, and an 8.2\% F\textsubscript{1,mic-14} CheXbert improvement on Two-view CXR.
• Abstract（参考訳）: 放射線学報告は、治療戦略の立案と効果的な医師と患者とのコミュニケーションの促進に不可欠である。 しかし、これらの報告を手作業で作成することは、放射線学者にとって重大な負担となる。 自動ラジオグラフィーレポート生成は有望な解決法であるが、既存の手法は診断精度を制約するシングルビューラジオグラフに頼っていることが多い。 この課題に対処するために,マルチビューコントラスト学習と患者固有の知識を取り入れた新しい胸部X線レポート生成フレームワークである「textbf{EVOKE}」を提案する。 具体的には、マルチビュー・ラジオグラフィーと対応するレポートを整列させて視覚表現を高めるマルチビューコントラスト学習手法を提案する。 その後、患者固有の症状(例えば、症状記述)を統合した知識誘導レポート生成モジュールを提示し、正確で一貫性のある放射線診断レポートの作成を誘導する。 マルチビューレポート生成の研究を支援するため,公開ソースを用いたマルチビューCXRと2ビューCXRデータセットを構築した。 提案手法は,MIMIC-CXRのF\textsubscript{1} RadGraph改善,MIMIC-ABNのBLEU-1改善,Multi-view CXRのBLEU-4改善,Two-view CXRのF\textsubscript{1,mic-14} CheXbert改善の8.2\%である。

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