每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

基于临床的肾脏 CT 报告生成两阶段框架

Created by
  • Haebom

作者

梁仁杰、范正康、潘金谦、孙辰坤、Bruce Daniel Steinberg、Russell Terry、徐杰

大纲

肾癌是一种常见的恶性肿瘤，计算机断层扫描 (CT) 对于早期发现、分期和制定治疗计划至关重要。本研究提出了一个基于临床的两阶段框架，利用人工智能 (AI) 自动生成肾 CT 报告。在第一阶段，使用多任务学习模型从二维图像中检测结构化临床特征。在第二阶段，使用视觉语言模型根据图像和检测到的特征生成自由文本报告。实验结果表明，结合检测到的特征可以提高报告质量和临床准确性，关键图像特征的平均曲线下面积 (AUC) 达到 0.75，METEOR 评分达到 0.33。

Takeaways，Limitations

•
Takeaways：
◦
我们通过将结构化特征检测与条件报告生成相结合，提出了一种临床上合理的方法。
◦
提高报告的可解释性和临床保真度。
◦
强调特定领域评估指标对医疗人工智能发展的价值。
•
Limitations：
◦
具体的 Limitations 并未在论文中说明（仅从论文摘要无法确定）。
👍
Made with Slashpage