EMNLPOct, 2023

可控的胸部 X 光报告生成方法 -- 基于纵向表示

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TL;DR放射学报告是医学扫描内容的详细文本描述。通过引入经过纵向表示学习和句子 - 解剖学丢弃的方法，我们提出了一种整合自动化报告系统的策略，以加快报告速度并实现解剖区域可控的报告生成。
radiology reportsautomated reporting systemsprior scanlongitudinal representation learninganatomy-wise controllable report generation
发现论文，激发创造
  • 利用长期的胸部 X 光和报告填充放射学报告

    使用患者访问纪录的多模态数据，即先前的患者访问 X 线图像、报告，以填充电子医疗报告中的 “发现” 部分，该方法使用转换器模型和多模式融合模块，以优于先前方法的 F1 分数和 BLEU-4、METEOR 和 ROUGE-L 的结果进行训练。

    Jun, 2023

  • 胸部 X 射线报告生成的纵向数据和语义相似奖励

    通过考虑纵向数据，结合患者以前的影像学研究报告，使用 CXR-BERT 进行奖励的强化学习，改善胸部 X 射线报告生成的效率以提高诊断准确性。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 使用预训练的 LLM 生成结构化胸部 X 射线报告的提示引导方法

    用预训练的大型语言模型进行指导的方法可以生成基于解剖学和临床提示的结构化胸部 X 射线报告，以实现医疗报告的自动化生成和临床的交互性。

    Apr, 2024

  • 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

  • 临床准确的胸部 X 光报告生成

    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

  • 自动生成精准流畅的医学 X 光报告

    本研究旨在通过将病人的胸部 X 射线图像和临床病史文档作为输入，利用一种完全可微的端到端框架来生成既流畅又具有临床准确性的医学报告，并通过分类、生成和解释三个互补模块来实现。其表现出良好的语言流畅性和临床准确性，当可提供附加信息时，例如临床文档和不同视图的额外扫描，仍然可以始终显著提高性能。

    Aug, 2021

  • 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

  • 使用非影像数据为条件的 Transformers 生成放射学报告

    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