Medizinische Bildverarbeitung und Textgenerierung

insight - Medizinische Bildverarbeitung und Textgenerierung

Automatische Erstellung von Radiologieberichten durch ein gedächtnisbasiertes, kreuzmodales semantisches Ausrichtungsnetzwerk

Das vorgeschlagene Modell MCSAM nutzt einen sorgfältig initialisierten Speicherbank, um krankheitsbezogene Darstellungen und Vorwissen für verschiedene Modalitäten zu lernen, und verwendet einen Prozess des Speicherabrufs basierend auf Kreuzaufmerksamkeit zusammen mit einem kreuzmodalen semantischen Ausrichtungsmodul (SAM), um konsistentes kreuzmodales Vorwissen abzurufen und eine feingranulare Merkmalskonsolidierung durchzuführen.

Automatisierte Erstellung von Berichten für Lungenzytologiebilder mithilfe eines CNN-Bildklassifikators und mehrerer Transformer-Textdecoder: Vorläufige Studie

Eine Methode zur automatischen Erstellung von Berichten für Lungenzytologiebilder, die einen CNN-Bildklassifikator und mehrere Transformer-basierte Textdecoder kombiniert, um eine hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung und Berichterstattung zu erreichen.

LLM-CXR: Instruction-Tuned Großsprachmodell für die Verständnis und Generierung von Röntgenaufnahmen der Brust

Durch Feinabstimmung eines vortrainierten Großsprachmodells mittels Instruktionen können dessen Fähigkeiten zur Verarbeitung und Generierung von Röntgenaufnahmen der Brust sowie zugehörigen Textberichten deutlich verbessert werden.

Automatische Erstellung von Histopathologie-Berichten mit Hilfe von vortrainierten Vision Transformers und BERT

Eine Methode zur Verwendung leistungsfähiger, vortrainierter Transformer-Modelle für die automatische Erstellung von Berichten speziell für die Histopathologie mit einem End-to-End-Trainingsmechanismus.

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