Mar, 2024
利用隐私保护的大型语言模型和多类型标注增强胸部 X 光数据集:提高分类的数据驱动方法
Enhancing chest X-ray datasets with privacy-preserving large language models and multi-type annotations: a data-driven approach for improved classification
Ricardo Bigolin Lanfredi, Pritam Mukherjee, Ronald Summers
TL;DR使用 MAPLEZ 方法,使用基于规则的系统从 CXR 报告中提取和增强发现标签,包括存在性、位置、严重程度以及放射科医生对发现的不确定性,并在分类监督中取得了显著的模型质量提升