論文の概要: MvKeTR: Chest CT Report Generation with Multi-View Perception and Knowledge Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18309v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 10:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:49.989007
• Title: MvKeTR: Chest CT Report Generation with Multi-View Perception and Knowledge Enhancement
• Title（参考訳）: MvKeTR:マルチビュー認識と知識向上による胸部CTレポート生成
• Authors: Xiwei Deng, Xianchun He, Jiangfeng Bao, Yudan Zhou, Shuhui Cai, Congbo Cai, Zhong Chen,
• Abstract要約: マルチビュー認識知識強化トランス(MvKeTR) 複数の解剖学的視点から診断情報を効果的に合成する。 Cross-Modal Knowledge Enhancer (CMKE) はクエリボリュームに基づいて最もよく似たレポートを検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680538148112467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CT report generation (CTRG) aims to automatically generate diagnostic reports for 3D volumes, relieving clinicians' workload and improving patient care. Despite clinical value, existing works fail to effectively incorporate diagnostic information from multiple anatomical views and lack related clinical expertise essential for accurate and reliable diagnosis. To resolve these limitations, we propose a novel Multi-view perception Knowledge-enhanced Transformer (MvKeTR) to mimic the diagnostic workflow of clinicians. Just as radiologists first examine CT scans from multiple planes, a Multi-View Perception Aggregator (MVPA) with view-aware attention effectively synthesizes diagnostic information from multiple anatomical views. Then, inspired by how radiologists further refer to relevant clinical records to guide diagnostic decision-making, a Cross-Modal Knowledge Enhancer (CMKE) retrieves the most similar reports based on the query volume to incorporate domain knowledge into the diagnosis procedure. Furthermore, instead of traditional MLPs, we employ Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) with learnable nonlinear activation functions as the fundamental building blocks of both modules to better capture intricate diagnostic patterns in CT interpretation. Extensive experiments on the public CTRG-Chest-548K dataset demonstrate that our method outpaces prior state-of-the-art (SOTA) models across almost all metrics. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: CTレポート生成(CTRG)は、3Dボリュームの診断レポートを自動的に生成し、臨床医の作業負荷を軽減し、患者のケアを改善することを目的としている。 臨床価値にもかかわらず、既存の研究は、複数の解剖学的視点から診断情報を効果的に組み込むことができず、正確で信頼性の高い診断に必要な臨床知識が欠如している。 これらの制約を解決するために,臨床医の診断ワークフローを模倣する,MvKeTR(Multi-view Recognition-enhanced Transformer)を提案する。 放射線学者がまず複数の平面からのCTスキャンを調べるのと同じように、視線を意識した多視点知覚アグリゲータ(MVPA)は、複数の解剖学的視点から診断情報を効果的に合成する。 その後、放射線技師が関連する臨床記録を参照して診断の意思決定をガイドする方法に触発され、Cross-Modal Knowledge Enhancer(CMKE)は、クエリ量に基づいて最もよく似たレポートを検索し、診断手順にドメイン知識を組み込む。 さらに,従来のMLPの代わりに,学習可能な非線形アクティベーション機能を備えたKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を両モジュールの基本構築ブロックとして採用し,CT解釈における複雑な診断パターンをより正確に捉える。 パブリックなCTRG-Chest-548Kデータセットに関する大規模な実験により、我々の手法は、ほぼすべてのメトリクスにわたって、以前の最先端(SOTA)モデルよりも優れていることが示された。 コードは公開されます。

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