利用大语言模型从报告中自动标注脊柱MRI
图像与视频处理
2024-11-08 v1 计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种通用流程，利用大语言模型从放射学报告中自动提取标签，并在脊柱MRI报告上进行了验证。我们的标注方法在五种不同病症上的有效性得到了衡量：脊柱癌、椎管狭窄、脊椎滑脱、马尾神经压迫和椎间盘突出。使用开源模型，我们的方法在保留的报告集上达到或超过了GPT-4。此外，我们展示了提取的标签可用于训练成像模型，以对伴随的MR扫描中识别的病症进行分类。所有使用自动标签训练的分类器都达到了与使用临床医生手动标注的扫描训练的模型相当的性能。代码可在https://github.com/robinyjpark/AutoLabelClassifier获取。
引用
@article{arxiv.2410.17235,
title = {Automated Spinal MRI Labelling from Reports Using a Large Language Model},
author = {Robin Y. Park and Rhydian Windsor and Amir Jamaludin and Andrew Zisserman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.17235},
year = {2024}
}
备注
Accepted to Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024, Spotlight). 11 pages plus appendix