论医学影像报告的自动生成
计算与语言
2019-01-09 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
医学影像广泛用于临床诊断与治疗。写报告对经验不足的医生易出错，对经验丰富的医生则耗时且繁琐。为解决这些问题，我们研究医学影像报告的自动生成。该任务存在若干挑战：首先，一份完整报告包含多种异质信息形式，包括所见与标签；其次，医学图像中的异常区域难以识别；第三，报告通常较长，含多个句子。为应对这些挑战，我们（1）构建联合预测标签与生成段落的多任务学习框架，（2）提出共注意力机制以定位含异常区域并为其生成描述，（3）开发分层 LSTM 模型以生成长段落。我们在两个公开数据集上证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1711.08195,
title = {On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports},
author = {Baoyu Jing and Pengtao Xie and Eric Xing},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.08195},
year = {2019}
}
备注
ACL 2018