radiology report generation | BriefGPT

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面向三维脑部 CT 报告生成的多模态大型语言模型的整体框架
通过收集 3D 脑部 CT 数据集，使用临床视觉指导调整 (CVIT) 训练 BrainGPT 模型生成符合放射学的脑部 CT 报告，并提出了一种新的面向特征的放射学任务评估 (FORTE) 方法来评估报告的临床相关性。
PDF2 days ago
X 射线简化：用通俗语言生成和评估放射学报告
通过引入一个以外行人术语为基础的数据集、评估和训练框架来系统地改进放射学报告生成 (RRG)，以解决现有用于评估 RRG 的词汇基准度量方法（如 BLEU）的问题，该方法的高性能可能只是一个幻觉。我们提出了一个基于语义的评估方法，并证明其可
PDF9 days ago
CLIP 中的语言增强技术对多模态医学图像的改进解剖检测
使用多模态的医学影像，利用视觉语言模型 (CLIP) 自动生成整体身体的标准化分区和器官列表，相较于基线模型 (PubMedCLIP)，提高性能达到 47.6%。
PDFa month ago
多模态区域对齐网络用于 Covid X 光生存预测与报告生成
应对全球 COVID-19 大流行，先进的自动化技术已成为有价值的工具，以改善放射学报告生成和预测分析，分担医疗专业人员的工作负担。本研究提出了一种多模态区域对齐网络（MRANet），该网络是一个可解释的模型，用于放射学报告生成和生存预测，
PDFa month ago
放射学报告生成的细粒度图像文本对齐器
本文介绍了一种名为 Fine-grained Image-Text Aligner (FITA) 的新方法，用于构建图像和文本特征的精细对齐，包括图像特征细化器（IFR）、文本特征细化器（TFR）和对比对齐器（CA），通过利用显著性图来有效
PDF2 months ago
ACLSERPENT-VLM：利用视觉语言模型自我生成精化放射学报告
尽管现有方法经常会在基于文本的报告中凭空想象细节，而不能准确反映图像内容，但《Radiology Report Generation（R2Gen）》展示了多模态大型语言模型（MLLMs）如何自动化生成准确和连贯的放射学报告。为了缓解这个问题
PDF2 months ago
利用大模型推动的临床质量强化学习的放射学报告生成
本文介绍了一种新颖的 LM-RRG 方法，它将大型模型与临床质量强化学习相结合，以生成准确和全面的胸部 X 射线放射学报告。通过设计驱动的大型语言模型特征提取器分析和解释胸部 X 射线图像的不同区域，强调具有医学意义的特定区域。基于大型模型
PDF4 months ago
场景图辅助放射学报告生成
通过使用场景图来丰富医学知识，本研究提出了一种基于场景图的放射学报告生成网络（SGRRG 网络），该网络能够生成区域级别的视觉特征，预测解剖属性，并利用自动生成的场景图，以实现端到端的医学知识提炼，并在报告生成方面胜过之前的最先进方法，并能
PDF4 months ago
ICON: 通过病灶感知混合增强改善放射学报告生成的报告内一致性
我们提出了 ICON 方法，通过在训练阶段对相似的病变进行线性插值，从而改善放射学报告生成的一致性和准确性。在三个公开的胸部 X 射线数据集上进行的大量实验证实了我们方法的有效性。
PDF4 months ago
基于深度学习的放射学报告生成研究的系统综述
深度学习在医学影像的报告生成方面的关键研究进展进行了综述，强调了基于任务特征的方法、视觉和文本信息的综合利用以及跨模态交互对于提高报告生成质量的重要性，并介绍了常用的基准数据集和评估指标，分析了不同方法的性能并展望了未来发展方向。
PDF7 months ago
基于因果推理和反事实增强的放射学报告生成的重新思考
放射学报告生成（RRG）是视觉和语言领域之间的互动问题。以前的研究继承了视觉到语言生成任务的思想，旨在生成一致性较高的报告段落。然而，RRG 的一个独特特征 - 疾病之间的独立性被忽视，导致了伪因变量注入，即疾病共现。不幸的是，由于 RRG
PDF7 months ago
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
PDF8 months ago
GPT-4V 在医学影像中的多模态能力综合研究
这篇论文全面评估了 GPT-4V 在不同的医学图像任务中的能力，包括放射学报告生成、医学视觉问答和视觉基础。我们的研究首次对公开可用的基准进行了定量评估，发现了 GPT-4V 在为胸部 X 射线图像生成描述性报告方面的潜力，特别是在有良好结
PDF8 months ago
EMNLP基于 RadGraph 和少样本引导的风格感知放射学报告生成
通过从图像中提取内容，并将提取的内容转化为与特定放射科医生风格匹配的报告，我们提出了一种用于射线学报告生成的两步方法，该方法利用 RadGraph 和大型语言模型（LLMs）。量化评估结果证明，我们的方法带来了良好的性能。与临床评估员进行的
PDF8 months ago
EMNLP精确放射学报告生成的动态疾病进展推理
利用动态疾病进展推理生成精准准确的放射学报告，结合历史记录、时空信息和放射学图像，利用疾病进展图和动态进展推理机制，精确选择每个观察和进展的属性。
PDF8 months ago
ChatRadio-Valuer：基于多机构和多系统数据的通用放射学报告生成的聊天型大语言模型
ChatRadio-Valuer 是基于大型语言模型的自动生成放射学报告的模型，通过有监督的微调、模型自适应以及临床级事件的多系统评估，它在疾病诊断方面相比 ChatGPT 和 GPT-4 等现有模型表现更佳，提供了一种有效的提升模型泛化性
PDF9 months ago
R2GenGPT：使用冻结 LLM 的放射学报告生成
为了有效地弥合 LLMs 和 R2Gen 任务之间的模态差异，提出了一种新颖的解决方案 R2GenGPT，通过高效的视觉对齐模块将视觉特征与 LLMs 的词嵌入空间对齐，使得以前静态的 LLMs 能够无缝集成和处理图像信息，从而优化 R2G
PDF10 months ago
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
PDF10 months ago
迈向通用的生物医学人工智能
医疗中存在多模态的数据，需要基于多模态的数据编码、整合和解释的通用生物医学人工智能系统可以应用于从科学发现到医疗传递等多方面。为了开发这些模型，首先我们整理出一个新的多模态生物医学基准数据集，其中包括 14 个多样化的任务。然后我们引入了
PDFa year ago
放射医学报告生成的令牌 imbalance 适应
本研究提出了一种名为 TIMER 的方法来解决放射学报告生成中，由于词汇分布不均衡导致的常见词汇过拟合问题。该方法通过无似然损失自适应平衡并优化词汇生成过程，有效提高了模型的生成鲁棒性和生成不常见词的能力，同时与先进方法比较，使用强化学习得
PDFa year ago