换一批融合跨视角特征和注意力机制的医学影像报告生成方法
Medical Image Report Generation Method Fusing Cross-View Features and Attention Mechanism
摘要目的 探索一种跨视角医学影像和医学报告对齐的策略,以优化深度学习模型自动生成医学影像报告的质量.方法 设计融合跨视角特征和注意力机制的生成模型,首先基于预训练模型编码不同角度拍摄的医学影像特征和报告病理描述特征;然后利用多种注意力机制完成特征的融合计算;最后利用解码器将联合特征解译成病例报告.结果 在权威公开的胸部X光数据集IU X-Ray上经过多轮测试可知,该模型在BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、METEOR、ROUGE_L和P_MEAN评价指标上平均高于先前提出方法的8.34%、14.20%、10.90%、6.14%、1.70%、5.50%,综合性能提升7.79%.结论 该模型在生成报告的准确度和流畅度方面表现良好,说明该融合策略可以更好地捕捉影像和报告之间的潜在联系,提升模型生成报告的性能.
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关键词
医学影像编解码器跨视角特征注意力机制报告自动生成特征融合medical imagingcodeccross-perspective featuresattention mechanismautomatic report generationfeature fusion
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20241568
发布时间
2025-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
天津市医学重点学科(专科)建设项目（TJYXZDXK-009A）
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