医学影像与报告生成：器官区域信息驱动的放射报告生成，多模态融合；
ORID: Organ-Regional Information Driven Framework for Radiology Report Generation
2024-11-20｜USYD, DeepGlint|🔺2
http://arxiv.org/abs/2411.13025v1
https://huggingface.co/papers/2411.13025
研究背景与意义
在医学影像学中，自动生成精确的放射学报告（Radiology Report Generation, RRG）是一个重要的研究方向。传统上，放射科医生需要手动分析大量的影像并撰写详细的报告，这不仅耗时耗力，而且容易出现误差。随着深度学习技术的迅速发展，尤其是多模态学习的进步，研究者们开始探索利用人工智能（AI）来自动化这一过程。
现有的AI方法虽然在某种程度上取得了成功，但在处理复杂的放射学图像时仍面临诸多挑战，如如何有效整合来自不同器官区域的信息、如何减少来自无关器官的噪声等。因此，本文提出了一种基于“器官区域信息驱动”（Organ-Regional Information Driven, ORID）框架的方法，以期提高放射学报告的生成准确性和可靠性。
研究方法与创新
本研究提出的ORID框架主要包括两个核心模块：器官基础的跨模态融合模块和器官重要性系数分析模块。首先，研究者构建了一个与RRG相关的指令数据集，以增强模型对器官区域诊断描述的能力。其次，通过引入图神经网络（GNN），该框架能够分析不同器官区域之间的交互关系，从而更好地整合多模态信息。具体而言，ORID框架通过以下步骤实现创新：
数据集构建：构建了一个包含10,000个问题-答案对的RRG相关指令数据集，以增强模型对器官区域的诊断描述能力。 跨模态融合：设计了一个器官基础的跨模态融合模块，有效整合影像特征与诊断描述特征，从而提高报告生成的准确性。 重要性分析：提出了器官重要性系数分析模块，以评估每个器官区域的交互信息，从而减少无关噪声的影响。
通过这些方法，研究者在多个公共放射学报告生成基准上取得了新的最佳性能，表明该框架在生成准确且可信的放射学报告方面具有显著优势。
实验设计与结果分析
在实验部分，研究者对ORID框架进行了广泛的实验验证，使用了两个知名的数据集：IU-Xray和MIMIC-CXR。实验结果表明，ORID框架在多项评估指标上均优于现有的最先进模型。
具体而言，ORID在BLEU、ROUGE-L等自然语言生成（NLG）指标上均表现出色，并在临床有效性指标上也显示出明显的优势。此外，研究者通过消融实验分析了各模块对最终报告生成能力的影响，结果显示，器官基础的跨模态融合和重要性分析模块的引入显著提高了模型的性能。
结论与展望
本文提出的ORID框架为放射学报告生成提供了一种新的思路，尤其是在整合多模态信息和减少噪声方面展现了良好的性能。
未来的研究可以进一步探索如何优化模型结构，以适应更复杂的医疗场景，同时也可以考虑将该框架扩展到其他医学领域的报告生成任务中。通过不断优化，ORID框架有望在医疗人工智能领域发挥更大的作用，为临床实践提供更为精准的支持。
