Dec, 2021

知识至上：具有通用和特定知识的放射学报告生成

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TL;DR本文提出一种基于多头注意力机制和引入一般和特定的医疗知识的放射学报告生成方法，结合放射学影像的视觉特征，可以提高放射学报告的质量，并在公开数据集上进行的实验结果表明，提出的知识增强方法优于最先进的基于图像字幕的方法。
发现论文，激发创造
  • 基于多视图影像融合和医学概念增强的自动放射学报告生成

    提出了一种基于深度学习技术的生成式编码解码模型，通过对大量胸部 X 光图像进行预先训练并提取医疗概念，结合词级别的注意力机制，成功生成精准较为自然的放射学报告。

    Jul, 2019

  • 增强的知识注入用于放射学报告生成

    通过利用加权概念知识分支和多模态检索知识分支提取不同类型的知识，将其与当前图像整合，以达到更准确的报告生成，并通过在两个公共基准上进行的广泛实验验证了方法的高性能和两种提取知识源的有效性。

    Nov, 2023

  • 像放射科医师一样阅读放射学影像

    提出了一种利用疾病定向检索框架以及事实一致性字幕生成器解决医学图像报告自动生成中的疾病区域强调、视觉和文本数据偏见、长文本生成等难题的方法。

    Jul, 2023

  • 当放射学报告生成遇见知识图谱

    本文介绍了使用预构建图嵌入模块（图卷积神经网络建模）来辅助放射图像报告生成的方法，该方法可以对多种疾病发现进行专门的特征学习并建立它们之间的关系，同时提出了用于医学图像报告的新的评估指标，并在公开数据集（IU-RR）上展示了该方法的优异性能。

    Feb, 2020

  • 先验知识增强放射学报告生成

    本文提出了一种基于知识图谱的深度学习方法，将医学发现之间的相互关系挖掘和表示，并将这些先验知识用于辅助放射学报告生成，实验结果表明，相较于过去的方法，该模型性能有显著提升。

    Jan, 2022

  • 关于医学影像报告的自动生成

    研究了医学影像的自动生成报告问题，提出了多任务学习框架、注意力机制和递归神经网络以解决标签预测、异常区域定位和长段落生成等难点问题，并在两个公共数据集上进行了验证。

    Nov, 2017

  • 基于记忆驱动的 Transformer 生成放射学报告

    本文提出了使用记忆驱动 Transformer 来生成放射学报告，实验证明该方法可以以更高的质量、更长的长度和更多的医学术语产生放射学报告，此为我们所知第一次在 MIMIC-CXR 上实现放射学报告的生成结果。

    Oct, 2020

  • 医疗报告生成的辅助信号引导知识编码器 - 解码器

    该论文提出了一种基于图像特征和医疗语言信息的 Auxiliary Signal-Guided Knowledge Encoder-Decoder (ASGK) 模型，用于解决医学报告生成中的一些问题，并在 CX-CHR 数据集和 COVID-19 CT 报告数据集上取得了良好效果。

    Jun, 2020

  • 替换和报告：基于自然语言处理的放射学报告生成

    本文提出了一种基于模板的方法，通过使用多标签图像分类器，变换器模型和 BERT 多标签文本分类器，还有规则系统从放射学图像中生成放射学报告，并在实验中通过 IU Chest X-ray 和 MIMIC-CXR 数据集表现出比现有技术模型更好的性能。

    Jun, 2023

  • 基于多模态数据的深度学习辅助放射学报告生成调研

    通过深度学习方法，欧州央行会公布最新的 Automatic radiology report generation 的方法，并且总结了该领域内多模态数据获取、数据融合等关键技术的发展，并为进一步研究提供了详尽的信息。

    May, 2024