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

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

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

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

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

医疗影像科室面临日益增长的需求对放射科医生准时准确提交报告的压力。最近人工智能技术的进步已展示出自动生成放射学报告（ARRG）的巨大潜力，引发了大量研究。该调查论文通过方法学评审对当代 ARRG 方法进行了回顾，包括：评估基于特征（如可用性、大小和采用率）的数据集，研究深度学习训练方法（如对比学习和强化学习），探索先进的模型架构（包括 CNN 和 Transformer 模型的变种），通过多模态输入和知识图谱集成临床知识的技术，以及审查常用的 NLP 评估指标和定性临床审查的当前模型评估技术。此外，还分析了审查模型的定量结果，检查了表现最佳的模型以寻求进一步的见解。最后，强调了潜在的新方向，预测将采用其他放射学模态的附加数据集和改进的评估方法作为未来发展的重要领域。

May, 2024

通过引入新的激励机制，结合现有语义等效性指标和强化学习方法，我们的放射学报告生成系统成功地在临床信息提取性能 F1 得分上取得了 22.1 的改进，并且相较于基线，能更加准确地生成完整一致的报告。

Oct, 2020

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

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

本研究提出了一种基于自动医学图像解释的生成式语言模型的方法，用于从胸部 X 线图像中检测异常区域并生成相应文本，以降低放射科医生在撰写或叙述发现结果方面的工作量。

Jun, 2023