論文の概要: Integrating MedCLIP and Cross-Modal Fusion for Automatic Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07141v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 03:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:19.809877
• Title: Integrating MedCLIP and Cross-Modal Fusion for Automatic Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: 自動放射線診断用MedCLIPとクロスモーダルフュージョンの統合
• Authors: Qianhao Han, Junyi Liu, Zengchang Qin, Zheng Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,MedCLIPを視覚抽出器および検索機構として利用し,医療報告生成のプロセスを改善する新しいクロスモーダル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）: 6.917958101162198
• License:
• Abstract: Automating radiology report generation can significantly reduce the workload of radiologists and enhance the accuracy, consistency, and efficiency of clinical documentation.We propose a novel cross-modal framework that uses MedCLIP as both a vision extractor and a retrieval mechanism to improve the process of medical report generation.By extracting retrieved report features and image features through an attention-based extract module, and integrating them with a fusion module, our method improves the coherence and clinical relevance of generated reports.Experimental results on the widely used IU-Xray dataset demonstrate the effectiveness of our approach, showing improvements over commonly used methods in both report quality and relevance.Additionally, ablation studies provide further validation of the framework, highlighting the importance of accurate report retrieval and feature integration in generating comprehensive medical reports.
• Abstract（参考訳）: 放射線学レポート生成の自動化は,放射線技師の作業量を大幅に削減し,臨床文書の精度,一貫性,効率を向上させるとともに,MedCLIPを医用レポート生成のプロセス改善に活用する新たなクロスモーダルフレームワークを提案する。このフレームワークは,注目抽出モジュールを通じて検索されたレポート特徴と画像特徴を抽出し,融合モジュールと組み合わせることで,生成レポートのコヒーレンスと臨床関連性を向上する。また,広く使用されているIU-Xrayデータセットによる実験結果から,本手法の有効性を実証し,報告品質と関連性の両方において一般的に用いられている手法よりも向上したことを示すとともに,そのフレームワークのさらなる検証と,総合的なレポート作成において正確なレポート作成の重要性を強調した。

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