该研究提出了一个新的框架，利用报告部分之间的结构信息来生成胸部 X 射线图像报告。该方法通过设计一个包含多个协作代理的模型来解决医学报告自动生成中的普遍问题，同时在评价指标方面取得了最先进的表现。

Apr, 2020

本文提出了一个可以考虑到临床精度的全自动胸部 X 光辐射学报告生成系统，利用计算机视觉和自然语言生成的高级方法来生成可读的报告，重点关注临床领域的细微差别，并通过强化学习来微调该系统。

Apr, 2019

通过一种具有领域知识的自动生成算法和深度学习网络，对于胸部 X 光片的影像可实现自动标记并生成描述性报告，其精度优于现有的状态评价指标，如先前的自动化方法无法准确检测广泛的放射学发现。

Jul, 2020

提出一种基于 Encoder-Decoder 框架且同时利用附加知识和原始结果的方法，利用图神经网络处理视频关系信息，采用对比学习方法强化关键词在结果中的表述，以提高放射学报告印象部分的准确性。

Apr, 2022

利用神经序列到序列学习自动化生成放射学诊断报告中印象部分，比现有基线效果更好，在盲测实验中 67% 样本的系统汇总得分至少和人类汇总得分一样高。

Sep, 2018

放射学报告是现代医学的重要组成部分，自动化报告生成和 AI 生成的报告对放射学家和临床决策具有潜在的帮助，但面临着质量评估和医生参与的挑战。本研究展示了放射科医生与 AI 系统进行合作的潜力以及 AI 生成报告与专家撰写报告的比较结果。

Nov, 2023

本文提出了一种新颖的自动印象生成方法，其中从发现中构建词图以记录关键词及其关系，然后设计了一个词图引导的总结模型 (WGSum) 来生成印象。实验结果表明，我们的方法在两个数据集上取得了最先进的结果，这进一步证实了我们的方法的有效性和可行性。

Dec, 2021

该研究提出了一种新颖的多模态变压器网络，将胸部 X 光片（CXR）图像与相关的患者人口统计信息相结合，合成特定患者的放射学报告，并通过综合得出的语义文本嵌入和医学图像 - derived 视觉特征的变压器编码器 - 解码器网络，以提高报告生成的质量。

Nov, 2023

通过结合结构化患者数据和非结构化临床记录，我们提出了一种新颖的多模态深度神经网络框架，用于生成描述医学图像结果的胸部 X 射线检查报告，并通过引入条件交叉多头注意力模块来融合这些异构数据模态，弥合视觉和文字数据之间的语义差距。与仅依赖图像的模型相比，实验证明通过使用附加模态可以显著改善结果，在 ROUGE-L 指标上达到了文献相关最高的性能。此外，我们采用了人工评估和临床语义相似度测量以及词重叠度指标来提高定量分析的深度。由经过认证的放射科医师进行的人工评估确认了该模型在识别高级结果方面的准确性，但也强调需要更多的改进以捕捉细微的细节和临床背景。

Nov, 2023

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