多模态记忆transformer--医学图像报告生成

发布网友发布时间：2024-09-09 15:25

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热心网友时间：2024-09-28 06:50

多模态记忆Transformer在医学图像报告生成中展现出显著优势。该模型（MMTN）通过创新的编码器设计，有效整合了医学图像、医学术语和文本报告，旨在减少报告不一致并提高生成报告的准确性。研究者针对医学图像与报告的一致映射和术语知识的利用，提出了独特的网格模块、术语BERT模块和记忆增强模块，以捕捉和记忆图像与术语间的关联关系。实验结果表明，MMTN在自动指标和人工评估中超越了现有最先进的方法，如在BLEU-n和CIDEr上表现优秀，且在案例研究中显示出生成报告的准确性和一致性。

MMTN编码器通过网格模块提取图像特征，术语BERT捕捉术语上下文信息，记忆增强模块则学习和存储这两种模态间的语义联系。解码器则根据这些信息生成连贯的报告，融合层进一步整合视觉和语言特征。实验对比显示，MMTN在ROUGE-L上与PPKED和AlignTransformer竞争，尽管后者依赖额外的语义信息和疾病标签预测。实例分析显示，MMTN生成的报告不仅精确描述了病变，还涵盖了医学术语，增强了报告的完整性和连贯性。

热心网友时间：2024-09-28 06:53