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RaTEScore: 放射学报告生成的度量标准
该研究介绍了一种名为 Radiological Report Evaluation (RaTEScore) 的新型、面向实体的度量标准，用于评估由人工智能模型生成的医学报告的质量。RaTEScore 强调诊断结果和解剖细节等重要医学实体，并
PDF12 days ago
通过无监督引导进行交叉模态特征对齐的超声报告生成
提出了一种新颖的自动超声报告生成框架，利用无监督和监督学习方法相结合，从超声文本报告中提取潜在知识，并设计了全局语义比较机制，以生成更全面准确的医学报告。
PDFa month ago
MedCycle: 基于循环一致性的未配对医疗报告生成
通过循环一致的映射函数和医疗报告自编码，本研究提出了一种创新方法，消除了一致标记模式的需求，提高了数据可访问性，并实现了不兼容数据集的应用，从而在无配对的胸部 X 射线报告生成中取得了优越的语言和临床指标的结果。
PDF4 months ago
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。
PDF5 months ago
AAAI多次就诊健康状态推测下的患者记录协作综合
基于真实病历数据的模拟电子健康记录（EHRs）合成方法是受限于医疗常识和控制事件组合的不足，为了解决这些问题，本研究提出了一种多访问健康状态推理模型（MSIC）用于协同 EHR 合成，该模型以概率图模型为基础，紧密连接不同类型的事件并建模潜
PDF6 months ago
医学影像中的细粒度图像 - 文本对齐实现循环图像 - 报告生成
通过引入自适应 Patch-Word 匹配模型，我们提出了一种用于相关联胸部 X 光（CXR）图像区域与医学报告中的单词并应用于 CXR 报告生成以解释生成过程的新型 AdaMatch 模型。AdaMatch 利用自适应 patch 和单词
PDF7 months ago
自动化医疗报告中精确度指标的比较实验：以中耳炎会诊为例
应用 10 个准确度度量标准对生成报告进行了比较实验，发现基于 ROUGE-L 和 Word Mover's Distance 度量标准的相关研究和综合准确度得分，有助于确定人工智能生成医学报告的准确性，以减轻全科医生的行政负担。
PDF7 months ago
利用合成数据进行医学视觉 - 语言预训练：绕开真实图像的需求
利用合成图像从真实医学报告中生成的医学影像，可以有效地实现医学视觉与语言预训练 (VLP)，并且在图像分类、语义分割和目标检测等任务上，利用合成数据的性能与真实数据相当甚至超过。
PDF9 months ago
AAAI通过对比知识注入消除医疗报告的歧义 "Nothing Abnormal
该研究通过对医学报告中存在的不清晰之处进行分析，主要针对医学报告中存在的语言障碍、矛盾的发现和误导性的语法错误等进行了分类，并基于这些分类提出了一种重写任务以及一种新的基于对比预训练和扰动重写的算法，从而能够更好地减少医学报告的二义性。
PDFa year ago
DeltaNet: 用于 COVID-19 诊断的条件医学报告生成
该研究提出了 DeltaNet 方法，通过条件生成过程自动生成医学报告，旨在减少放射科医师的工作量，研究表明 DeltaNet 在 COVID-19 数据集上表现良好，并且可以推广到其他疾病中。
PDF2 years ago
用于临床准确的 X 射线报告生成的属性异常图嵌入
本文提出了一种基于属性异常图（ATAG）的深度模型，用于从医学图像自动生成医学报告，并在标准数据集上验证其诊断准确性表现优异。
PDF2 years ago
EMNLP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
PDF3 years ago