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题名基于深度学习的X线胸片肺部描述自动生成
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作者
黄欣
顾梦丹
易玉根
曹远龙
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机构
江西师范大学软件学院
同济大学电子与信息工程学院
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出处
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021年第6期552-560,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61962026)
江西省自然科学基金青年重点项目(No.20192ACBL21031)
江西省教育厅科技研究项目(No.GJJ200318)资助。
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文摘
X线胸片报告的自动生成是计算机辅助诊断研究的热点,X线胸片中65%以上的疾病与肺部相关.针对肺部描述中文报告生成,提出基于语义标签的层级长短期记忆网络模型.首先,分析异常胸片报告,提取高频关键词作为图像语义标签.再加入异常二分类模块,用于修正语义标签分类结果.最后,融合语义标签与图像特征,加强二者的关联映射.实验表明,文中模型在通用和领域指标的评价上均较优,能有效提高胸片报告生成的性能.
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关键词
X线胸片
语义标签
层级长短期记忆网络
中文报告
肺部描述
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Keywords
Chest X-Ray
Semantic Label
Hierarchical Long Short-Term Memory
Chinese Report
Lung Description
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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