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IJCAIBADGE：LLM 模型下的羽毛球报告生成与评估
我们引入一个名为 BADGE 的新框架，利用大型语言模型自动生成和评估羽毛球比赛报告，并测试了不同输入数据类型和学习方法。比较评估结果表明 GPT-4 生成的报告更受青睐，为羽毛球报道中应用语言模型提供了基础，并可扩展至其他体育项目，促进体
PDF8 days ago
推进 Gemini 的多模医疗能力
通过对 Med-Gemini 的多模态模型进行改进，我们在医学领域开发了几个 Med-Gemini 系列模型，通过二维和三维放射学、组织病理学、眼科学、皮肤科学和基因组学数据的微调，继承了 Gemini 的核心能力，并创立了 AI 基于 X
PDF2 months ago
基于记忆的跨模态语义对齐网络用于放射学报告生成
提出了一种基于记忆的跨模态语义对齐模型（MCSAM），它包括一个良好初始化的长期临床记忆库来学习与疾病相关的表示，以及检索和使用检索到的记忆进行特征整合的先验知识，同时通过交叉模态语义对齐模块（SAM）生成语义视觉特征嵌入，有助于报告生成；
PDF3 months ago
利用卷积神经网络视觉分类器和多变形文本解码器自动生成肺细胞像的报告：初步研究
本研究提出了一种肺细胞学图像的报告生成技术，通过使用卷积神经网络对图像进行分类并提取与图像相关的特征，结合 Transformer 进行报告生成，该方法在肺细胞学分类和报告方面具有潜在的应用价值。
PDF3 months ago
CT2Rep: 三维医学成像的自动化放射学报告生成
通过引入一种基于先进 3D 视觉编码器和自回归因果变换器的新型方法，借助交叉注意力多模式融合模块和分层记忆，我们首次提出了一种用于生成三维医学影像尤其是胸部 CT 体素的放射学报告的方法，并证明了其有效性。
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
使用预训练视觉 Transformer 和 BERT 自动生成组织病理学图像报告
通过使用预训练的 Vision Transformer 将整个高分辨率图像编码为 4096x4096 大小的补丁，并使用预训练的 BERT 模型进行基于语言建模的解码，我们建立了一个性能良好且可移植的报告生成机制，不仅能生成和评估描述图像的
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
基于预训练的视觉 Transformer 的组织病理学图像自动报告生成
使用一个现有的预训练 Vision Transformer，通过两步过程对全幻灯片图像（WSI）的 4096x4096 大小的补丁进行编码，并将其作为编码器和 LSTM 解码器用于报告生成，我们可以构建一个相当高效和可移植的报告生成机制，考
PDF8 months ago
C^2M-DoT: 跨模态一致的多视角医疗报告生成与领域迁移网络
提出了一种具有领域转移网络的跨模态一致的多视角医疗报告生成方法，其中使用语义为基础的多视角对比学习医学报告生成框架来学习病变的语义表示，进一步提出领域转移网络来确保多视角报告生成模型在单视角输入下仍能取得良好的推理性能，同时通过跨模态一致性
PDF9 months ago
KiUT: 应用知识的 U-Transformer 用于放射学报告生成
本文提出了一种多模态知识注入的 U-Transformer 模型，用于辅助医学影像报告的自动生成。实验结果表明，该模型在两个广泛使用的基准数据集 IU-Xray 和 MIMIC-CXR 上优于现有技术，并且注入先验知识可以提高模型性能。
PDFa year ago
ACL基于树形推理的观察引导放射学报告生成
本文提出了一种以观察为导向的放射学报告生成框架（ORGAN），其通过采用观察图和树型推理机制，将图像信息与文本计划结合进行报告生成，其实验结果表明，相比先前最先进的方法，该框架在文本质量和临床疗效方面表现更佳。
PDFa year ago
多模态图像文本匹配改善基于检索的胸部 X 射线报告生成
本论文介绍了一种新的检索型放射学报告生成模块 Contrastive X-Ray REport Match (X-REM)，其使用语言 - 图像模型计算匹配分数以衡量胸部 X 射线图像和放射学报告的相似性，从而提高基于检索方法的放射学报告的
PDFa year ago
GNNFormer：用于细胞病理学报告生成的基于图形的框架
为了自动生成细胞病理报告并提高效率，本文提出了一种称为 GNNFormer 的图神经网络和 Transformer 结合的图形框架，它是第一个显式地模拟细胞结构信息的细胞病理报告生成方法，并在 NMI-WSI 数据集上优于其他最先进的基线。
PDFa year ago
AutoNMT: 简化 Seq2Seq 模型研究的框架
AutoNMT 是一个自动化的框架，可以对 seq-to-seq 模型的研究进行流程化，包括数据管道、实验工具箱和报告生成等，并配有自定义 seq-to-seq 工具箱以方便用户进行非标准任务。
PDFa year ago
具有类别增量对比学习的任务感知异步多任务模型，用于手术场景理解
提出了一种多任务学习模型，该模型应用于手术报告生成和工具 - 组织相互作用预测，以应对不同手术之间的领域偏移问题，在目标领域处理新奇工具出现，达成了与单任务模型相媲美的手术场景理解性能。
PDF2 years ago
修改 Transformer 结构理解用于胸部放射诊断报告生成的迁移学习
本论文提出了通过域特定预训练和提出改进的 transformer 架构从胸部放射状图像输入生成临床报告的方法，该方法具有标准化、减少错误、节省时间和便于医学访问的优点，同时还使用验证数据集的指标验证了其性能。
PDF2 years ago
EMNLP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。
PDF3 years ago
ACL自动化胸部 X 光报告生成的对比注意力
为了更好地描述胸部 X 光图像中的异常区域以提供诊断的准确性，本研究提出了一种对比注意力模型，将其应用于已有模型可以提高性能。该模型可帮助现有模型更好地关注异常区域，提供更准确的诊断描述，并在公共数据集上取得了最先进的结果。
PDF3 years ago
CVPR探索和提取辐射学报告生成的后验和先验知识
本论文提出了一种后验和先验知识挖掘与提取方法，旨在跟随放射科医生的工作模式来生成放射学报告，该方法通过探索医学知识图谱和放射学报告来缓解报告生成中的视觉和文本数据偏误，并利用多域知识蒸馏来生成最终的报告，最终在 MIMIC-CXR 和 IU
PDF3 years ago