【摘 要】
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医学影像报告自动生成是医学影像分析中的最重要的任务之一。近年来,医学影像已成为疾病诊断中最常用的医学检查方法。放射科医生在影像检查后写出对应的段落式的描述报告。这些报告描述医学影像中相应的重要医学发现,并强调异常与病变的大小和位置。而由于患者数量众多以及经验丰富的放射科医生的短缺,放射科医生工作负荷极大。因此,能够自动生成高质量的医学影像报告极具研究意义。近年来,随着深度学习的发展,当前主流的医学
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(NO.61906063); 河北省引进海外高层次人才“百人计划”资助项目(NO.E2019050017); 河北省自然科学基金优秀青年科学基金项目(NO.F2021202064); 天津市自然科学基金(NO.19JCQNC00400)
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医学影像报告自动生成是医学影像分析中的最重要的任务之一。近年来,医学影像已成为疾病诊断中最常用的医学检查方法。放射科医生在影像检查后写出对应的段落式的描述报告。这些报告描述医学影像中相应的重要医学发现,并强调异常与病变的大小和位置。而由于患者数量众多以及经验丰富的放射科医生的短缺,放射科医生工作负荷极大。因此,能够自动生成高质量的医学影像报告极具研究意义。近年来,随着深度学习的发展,当前主流的医学报告自动生成算法主要是基于卷积神经网络-循环神经网络结构的深度学习网络。然而这些方法仍然存在以下问题:(1)使用强化学习以直接对评估指标进行优化的医学报告生成方法由于只采用一到两个评估指标作为奖励导致优化目标不全面;(2)当前使用的注意力机制大多为低阶单维的注意力机制,导致医学报告生成过程中影像相关区域与文本无法对齐;(3)影像报告的长文本特性导致在预测过程中极易产生重复词,从而影响生成报告的可读性。受这些工作启发,本文提出了一种基于深度强化学习的医学报告自动生成算法,和一种基于M-linear注意力机制与重复性惩罚机制的医学报告自动生成算法。本文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)针对现有的基于强化学习的医学报告生成工作无法对模型进行全面的优化问题,本文提出了一种基于混合奖励的强化学习算法,通过对自然语言处理的评估指标进行组合并搜索出一个最优权重进行直接优化,以实现对模型全面的优化;(2)针对现有工作中使用的低阶单维的注意力机制医学导致报告生成过程中影像相关区域与文本无法对齐的问题,本文提出了一种多维高阶的注意力机制,以实现对输入图像中的重要相关特征以及图像与报告之间的重要关联信息的自适应捕捉;(3)针对由于医学报告的长文本而导致的生成报告时容易产生的重复词问题,本文提出了一种重复性惩罚机制,以增强生成文本的可读性。本文在IU X-Ray和MIMIC-CXR两个胸片报告数据集上进行了大量实验,实验证明:(1)所提出的混合奖励强化学习算法相较于前沿的医学报告生成模型在多个评估指标上获得了很好的表现提升;(2)所提出的注意力机制进一步提升了模型的表现;(3)所提出的重复性惩罚机制的添加获得了最高的评估分数。实验表明所提出的这几方面改进对于实现更好的医学报告生成性能都是有效且必要的。
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