論文の概要: ORID: Organ-Regional Information Driven Framework for Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13025v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 04:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:16.666644
• Title: ORID: Organ-Regional Information Driven Framework for Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: ORID:放射線学レポート生成のための組織領域情報駆動フレームワーク
• Authors: Tiancheng Gu, Kaicheng Yang, Xiang An, Ziyong Feng, Dongnan Liu, Weidong Cai,
• Abstract要約: 放射線学報告生成(RRG)の目的は、放射線画像に基づいて疾患のコヒーレントなテキスト解析を自動的に生成することである。 RRGの現在のAIベースの方法は、主にエンコーダ-デコーダモデルアーキテクチャの変更に焦点を当てている。 本稿では,マルチモーダル情報を有効に統合できるOrgan-Regional Information Driven (ORID)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.47027682763605
• License:
• Abstract: The objective of Radiology Report Generation (RRG) is to automatically generate coherent textual analyses of diseases based on radiological images, thereby alleviating the workload of radiologists. Current AI-based methods for RRG primarily focus on modifications to the encoder-decoder model architecture. To advance these approaches, this paper introduces an Organ-Regional Information Driven (ORID) framework which can effectively integrate multi-modal information and reduce the influence of noise from unrelated organs. Specifically, based on the LLaVA-Med, we first construct an RRG-related instruction dataset to improve organ-regional diagnosis description ability and get the LLaVA-Med-RRG. After that, we propose an organ-based cross-modal fusion module to effectively combine the information from the organ-regional diagnosis description and radiology image. To further reduce the influence of noise from unrelated organs on the radiology report generation, we introduce an organ importance coefficient analysis module, which leverages Graph Neural Network (GNN) to examine the interconnections of the cross-modal information of each organ region. Extensive experiments an1d comparisons with state-of-the-art methods across various evaluation metrics demonstrate the superior performance of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 放射線学報告生成(RRG)の目的は、放射線画像に基づいて疾患のコヒーレントなテキスト解析を自動的に生成し、放射線学者の作業負荷を軽減することである。 RRGの現在のAIベースの方法は、主にエンコーダ-デコーダモデルアーキテクチャの変更に焦点を当てている。 これらのアプローチを進めるために,マルチモーダル情報を効果的に統合し,無関係な臓器からのノイズの影響を低減できるOrgan-Regional Information Driven (ORID) フレームワークを提案する。 具体的には、LLaVA-Medに基づいて、まず、臓器領域の診断記述能力を改善し、LLaVA-Med-RRGを得るためのRRG関連命令データセットを構築する。 その後,臓器領域の診断記述と放射線画像からの情報を効果的に組み合わせたオルガンベースのクロスモーダル融合モジュールを提案する。 本研究では,非関連臓器からのノイズが放射線学報告生成に与える影響をさらに軽減するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を利用した臓器重要度分析モジュールを導入し,各臓器領域の横断的情報の相互接続について検討する。 各種評価指標における最先端手法との比較実験は,提案手法の優れた性能を示すものである。

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