Mar, 2024

用生成变换器将自由文本放射学记录重塑为结构化报告

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TL;DR自由文本放射学报告中提取信息的流程，以及使用自然语言处理和基于 Transformer 的模型填充结构化报告注册表的性能评估和比较。
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发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer 的深度学习在生成结构化放射学报告中的应用

    本研究提出一种以 transformers 为基础的细粒度命名实体识别体系结构，用于临床信息提取，通过 fine-tuning 在 ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L 和 BLEU 度量指标上的表现优于之前使用的人工神经网络和卷积神经网络模型。

    Sep, 2022

  • 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

  • 自动构建放射学报告的集成方法

    本研究提出了一种基于文本属性的整合方法，包括三个模型：聚焦句模型、周围上下文模型和格式 / 布局模型，采用双向 LSTMs 和句子编码来获取上下文，结合多个特征和报告结构进行自动标注，取得了相对于其他方法来说更好的 97.1% 精度。

    Oct, 2020

  • 基于渐进式 Transformer 的放射学报告生成

    提出一个基于课程学习的顺序（即，图像 - 文本 - 文本）生成框架，从而将放射学报告的生成问题分为两步。使用变压器体系结构，将图像以步骤一为全局概念生成，然后进行二次生成，提高了两个基准数据集的最新技术水平。

    Feb, 2021

  • 利用提示学习从较低资源语言的 Crohn 病放射学报告中提取结构化信息

    自然语言处理在将自由文本放射学报告自动转换为结构化数据方面是至关重要的，但对于较少使用的语言而言，大型语言模型（LLM）在效果和潜在患者隐私风险上往往表现不佳。为了克服这些挑战，我们引入了 SMP-BERT，一种新的提示学习方法，利用报告的结构化特性。在涉及包括 8,000 名患者和 10,000 个以希伯来语编写的 Crohn's 病放射学报告的研究中，SMP-BERT 在性能方面大大超过了传统的微调方法，尤其能够检测到罕见疾病（AUC：0.99 vs 0.94，F1：0.84 vs 0.34）。SMP-BERT 提供了更准确的低资源语言的 AI 诊断能力。

    May, 2024

  • 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

  • 利用专业放射科医师的专长提升放射学报告的 LLM 评估

    利用大型语言模型进行人工智能辅助的放射学报告生成与评估研究，通过结合放射科医生专业知识并采用相关评估指标以提高医学报告质量评估水平。

    Jan, 2024

  • 提高图像到文本放射学报告生成的事实完整性和一致性

    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

  • LLM-RadJudge：X 光报告生成实现放射科医师级评估

    使用大型语言模型对医学成像报告进行评估的一项新颖评估框架，通过与放射科医生评估结果的对比，提出了一种性能接近 GPT-4 的度量标准。为了降低成本并提高可访问性，利用语言模型评估结果构建数据集，进行了知识蒸馏以训练较小的模型，该模型的评估能力与 GPT-4 相当，为医学成像报告生成提供了一种易于使用和高效的评估方法，促进了更具临床相关性的模型的开发，该模型将进一步开源和提供可访问性。

    Apr, 2024