Interactive and Explainable Region-guided Radiology Report Generation

要約

【タイトル】インタラクティブで説明可能な領域ガイドの放射線学レポート生成

【要約】
– 放射線学レポートの自動生成は、レポート作成にかかる時間の負担を軽減する可能性がある。
– 既存の方法では、画像レベルの特徴から完全なレポートを生成するため、画像内の解剖学的領域に明示的に焦点を当てることができない。
– 解剖学的領域を検出し、それぞれの重要な領域を説明して最終レポートを形成するシンプルで効果的な領域ガイドのレポート生成モデルを提案する。
– 従来の方法は、人間の介入の可能性がなく、説明可能性が限られていたが、この方法は新しい臨床的使用例を開くと同時に、高い透明性と説明可能性を導入する。
– さまざまな実験で、この方法はレポート生成において他の最新技術を上回り、インタラクティブな機能を強調する。
– コードとチェックポイントはhttps://github.com/ttanida/rgrgで入手できる。

要約(オリジナル)

The automatic generation of radiology reports has the potential to assist radiologists in the time-consuming task of report writing. Existing methods generate the full report from image-level features, failing to explicitly focus on anatomical regions in the image. We propose a simple yet effective region-guided report generation model that detects anatomical regions and then describes individual, salient regions to form the final report. While previous methods generate reports without the possibility of human intervention and with limited explainability, our method opens up novel clinical use cases through additional interactive capabilities and introduces a high degree of transparency and explainability. Comprehensive experiments demonstrate our method’s effectiveness in report generation, outperforming previous state-of-the-art models, and highlight its interactive capabilities. The code and checkpoints are available at https://github.com/ttanida/rgrg .

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