本稿では、解剖学的領域検出器と複数ラベル病変検出器を用いて、解剖学的および病理学的情報を統合した、より正確で臨床的に関連性の高い放射線レポートを生成する新しいアプローチを提案する。
医療画像と放射線レポートの関係を学習するためのメモリバンクを初期化し、クロスモーダルの意味的整合性を保ちながら、生成されたレポートの流暢性と正確性を向上させる。
