非構造化ビュートピック関連超音波レポート生成のための因子付き注意と埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Chen Fuhai; Ji Rongrong; Dai Chengpeng; Ge Xuri; Zhang Shengchuang; Ma Xiaojing; Gao Yue

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220673874805 整理番号：22P0303108

非構造化ビュートピック関連超音波レポート生成のための因子付き注意と埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Factored Attention and Embedding for Unstructured-view Topic-related Ultrasound Report Generation

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発行年： 2022年03月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

心エコー検査は,診断および治療,例えば一般的な先天性心臓欠損に対する臨床診療に広く使用されている。伝統的マニュアル操作は,スタッフ不足,過剰作業負荷,およびより少ない経験のため,誤りを起こしやすく,超音学者の作業負荷を軽くし,意思決定に支援する自動化コンピュータ支援報告システムの緊急要求に通じる。自動医療報告発生におけるいくつかの最近の成功した試みにもかかわらず,それらは,非構造化ビュー画像とトピック関連記述を含む超音波レポート生成にトラップされている。この目的のために,非構造化ビュートピック関連超音波レポート生成の課題を検討し,新しい因数的注意と埋込みモデル(FAE-Gen)を提案した。提案したFAE-Genは,主に2つのモジュール,すなわち,視点誘導因子化注意とトピック指向因子埋込みから成り,それは,1)異なる視点にわたって均質で不均一な形態学的特性を把握する,2)異なる構文パターンによる記述と,異なるトピックスのための異なる感情的コンテンツを生成する。実験評価は,放出した大規模臨床心血管超音波データセット(CardUltData)で行った。定量的比較と定性分析の両者は,7つの一般的に使用されるメトリックスに対するFAE-Genの有効性と優位性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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医用情報処理 , 人間機械系 , 循環系の診断

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