本稿では、レントゲン画像から生成されるレポートを、専門用語を使わずにわかりやすい言葉で記述することを目的とした、Layman’s RRGフレームワークを提案している。
従来のレントゲンレポート生成では、BLEUやROUGEといった単語の重複率に基づく評価指標が用いられてきた。しかし、これらの指標は、表現が異なっていても意味が同じ文章や、逆に表現が似ていても意味が異なる文章を適切に評価できないという問題点があった。例えば、「胸水なし」と「肺の周りに余分な液体はありません」は同じ意味だが、単語の重複率は低い。
また、専門用語を多用したレポートは、患者にとって理解が難しく、モデルにとっても学習の妨げになる可能性がある。モデルは、レポートの構造や専門用語のパターンに過剰適合してしまい、画像の内容を正確に理解することが難しくなるためである。
そこで、Layman’s RRGフレームワークでは、専門用語を使わずにわかりやすい言葉で記述されたレポートを生成する。このフレームワークは、以下の3つの要素から構成される。
実験の結果、Layman’s RRGフレームワークを用いることで、従来の評価指標よりも正確な評価が可能になり、モデルの学習効率も向上することが示された。また、生成されたレポートは、患者にとっても理解しやすいものとなっている。
Layman’s RRGフレームワークは、レントゲンレポート生成の分野に新たな可能性をもたらすものである。今後、このフレームワークを用いることで、より正確でわかりやすいレポートが生成され、患者の診断や治療に役立つことが期待される。
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by Kun Zhao, Ch... kl. arxiv.org 10-18-2024
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