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

通过引入 CheXinstruct 数据集、设计临床大规模语言模型、图像编码器和网络以及引入 CheXbench 基准来解决医疗影像领域中胸部 X 射线图像自动解释的挑战，并证明 CheXagent 在这些任务中优于先前开发的通用和医学领域基础模型。

Jan, 2024

本研究旨在开发一种算法，用于自动从德国胸腔放射学报告中提取用于 X 光分类模型注释的标签，并基于 CheXpert 架构设计了一个自动标注提取模型，并创建了一个基于 Web 的注释界面以进行迭代改进，结果表明，自动标签提取能够减少手动标注的时间并提高整体建模性能。与手动标记数据相比，使用自动提取标签训练的模型表现出了很高的竞争力，并且强大地优于使用公开数据训练的模型。

Jun, 2023

该研究拟定了 CheXplain 系统，以帮助医生了解和探索基于人工智能的胸透分析，并提出了设计可解释的医学人工智能系统的建议。

Jan, 2020

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

本文提出了利用已有的视觉 - 语言模型 (Visual-Language Model, VLM) 联合嵌入空间的概念对立解释来解释黑盒分类器结果的方法，无需注释的数据集。通过利用胸部放射学报告中的文本概念和基于胸部放射学的预训练 VLM，解释了三种常见的心胸病理，证明了我们的方法生成的解释在语义上是有意义的，忠实于潜在的病理。

Jun, 2024

我们提出了一种新颖的系统，旨在识别放射科医师在他们的报告中表达的主要意图和 X 线胸部照片中相应的兴趣区域，从而帮助纠正错误，特别是在胸部放射照片异常的诊断中。该系统为经验不足的医生提供有关图像背景的理解，有潜力纠正错误并指导他们到精确的兴趣区域，对提供给医院中经验不足的放射科医师或住院医师有建设性的反馈意义，有助于提高诊断准确性并促进医学界的持续学习。

Apr, 2024

本研究提出了一种策略来克服大规模自然 - 医学分布偏移，并使用预先训练的潜在扩散模型在公开可用的胸部 X 射线（CXR）及其对应的放射学（文本）报告语料库上进行调整，评估了生成的高保真 CXR 的图像质量和文本 - 图像对齐的能力，并观察到使用数据增强的方式训练动态成像分类器的证据。

Nov, 2022

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

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