Apr, 2024

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

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TL;DR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。
medical report generationchest x-ray reportsstructured outputsanatomy-based sentencespre-trained large language model
发现论文，激发创造
  • 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

  • 促进学习是否有利于放射学报告生成？

    本文介绍了 PromptRRG，一种利用提示学习激活预训练模型并结合先前知识的辅助放射学报告生成方法，并通过对 Prompt 设计的研究将其分为常见提示、领域特定提示和疾病丰富提示等级。在最大的放射学报告生成基准 MIMIC-CXR 上进行的实验结果显示，我们的方法达到了最先进的性能。

    Aug, 2023

  • 细粒度标签学习在胸部 X 射线检查报告生成中的应用

    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

  • MedPromptX: 融入视听提示的胸部 X 射线诊断

    利用多模态大型语言模型、少样本训练提示、视觉定位将影像与电子病历数据结合，该研究提出了 MedPromptX 模型，用于胸部 X 射线诊断，有效提高了异常的识别能力。

    Mar, 2024

  • 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

  • CXR-LLaVA：用于解读胸部 X 光图像的多模式大型语言模型

    利用大型语言模型 (LLM) 开发了多模态大型语言模型来解释胸部 X 射线图像，并研究了提示工程和模型参数对其效果的影响。通过对数据集进行预训练和微调，该模型在胸部 X 射线图像解释中显示了很好的潜力。

    Oct, 2023

  • 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

  • 胸部 X 光报告生成的弱监督对比学习

    本篇论文提出了一种弱监督的对比损失方法，用于提高放射学报告生成的文本质量，实验结果表明该方法在两个公共基准数据集上在临床正确性和文本生成指标方面优于以前的工作。

    Sep, 2021

  • 可控的胸部 X 光报告生成方法 -- 基于纵向表示

    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。

    Oct, 2023