R2Gen-Mamba: A Selective State Space Model for Radiology Report Generation

📄 arXiv: 2410.18135v1 📥 PDF

作者: Yongheng Sun, Yueh Z. Lee, Genevieve A. Woodard, Hongtu Zhu, Chunfeng Lian, Mingxia Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-21

备注: 4 pages pages for ISBI2025

💡 一句话要点

提出R2Gen-Mamba，利用选择性状态空间模型高效生成放射科报告。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 放射科报告生成 Mamba 选择性状态空间模型 医学影像 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有放射科报告生成方法依赖Transformer，计算成本高昂，难以在实际应用中部署。
  2. R2Gen-Mamba结合Mamba的高效序列建模能力和Transformer的上下文理解能力，实现高效报告生成。
  3. 实验表明，R2Gen-Mamba在报告质量和计算效率上优于现有方法，并在两个大型数据集上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

放射科报告生成在医学影像中至关重要，但医生手动标注耗时费力，因此需要开发自动报告生成方法。现有研究主要使用Transformer生成报告，但计算量大，限制了实际应用。本文提出R2Gen-Mamba，一种新颖的自动放射科报告生成方法，它利用Mamba的高效序列处理能力和Transformer的上下文优势。由于Mamba的计算复杂度较低，R2Gen-Mamba不仅提高了训练和推理效率，还生成了高质量的报告。在包含超过21万张X光图像-报告对的两个基准数据集上的实验结果表明，与几种最先进的方法相比，R2Gen-Mamba在报告质量和计算效率方面都具有有效性。源代码已在线提供。

🔬 方法详解

问题定义：放射科报告的自动生成旨在减轻医生手动标注的负担，提高效率。现有方法，特别是基于Transformer的模型，虽然在报告质量上表现出色，但计算复杂度高，训练和推理成本巨大，限制了其在资源受限环境中的应用。因此，如何在保证报告质量的前提下，降低计算成本，是当前放射科报告生成领域面临的关键问题。

核心思路：R2Gen-Mamba的核心思路是利用Mamba架构高效的序列建模能力，替代Transformer中的自注意力机制。Mamba基于选择性状态空间模型（Selective State Space Model, S6），能够以较低的计算复杂度处理长序列，同时保持对上下文信息的有效建模。通过结合Mamba和Transformer的优势，R2Gen-Mamba旨在实现计算效率和报告质量之间的平衡。

技术框架：R2Gen-Mamba的整体框架通常包含以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取X光图像的视觉特征，可以使用预训练的卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）。2) Mamba解码器：利用Mamba架构对图像特征进行序列建模，生成放射科报告的文本序列。3) 可选的Transformer辅助模块：在Mamba解码器中引入少量的Transformer层，以增强上下文理解能力。整个流程是从输入X光图像开始，经过图像编码器提取特征，然后由Mamba解码器逐步生成报告文本。

关键创新：R2Gen-Mamba的关键创新在于将Mamba架构引入放射科报告生成任务。与传统的Transformer模型相比，Mamba具有线性时间复杂度，能够显著降低计算成本，提高训练和推理效率。此外，R2Gen-Mamba通过选择性状态空间机制，能够更好地关注与生成报告相关的图像区域，从而提高报告的准确性和相关性。

关键设计：R2Gen-Mamba的关键设计包括：1) Mamba块的配置：选择合适的Mamba块数量和隐藏层维度，以平衡计算效率和模型容量。2) 图像特征的融合方式：将图像编码器提取的特征有效地融入Mamba解码器中，例如通过注意力机制或直接拼接。3) 损失函数：使用交叉熵损失函数训练模型，并可能结合其他辅助损失函数，如ROUGE或BLEU指标，以提高报告的流畅性和准确性。4)训练策略：采用合适的学习率调度策略和正则化方法，以防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

R2Gen-Mamba在两个包含超过21万张X光图像-报告对的基准数据集上进行了评估，实验结果表明，与基于Transformer的现有方法相比，R2Gen-Mamba在报告质量和计算效率方面均有显著提升。具体性能数据（如BLEU、ROUGE等指标）和提升幅度需要在论文中查找。该研究证明了Mamba架构在放射科报告生成任务中的有效性。

🎯 应用场景

R2Gen-Mamba在医疗影像领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动生成放射科报告，减轻医生的工作负担，提高诊断效率。此外，该模型还可以应用于远程医疗、医学教育和辅助诊断等领域，为医疗资源的优化配置和医疗服务的普及提供技术支持。未来，R2Gen-Mamba有望成为智能医疗系统的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Radiology report generation is crucial in medical imaging,but the manual annotation process by physicians is time-consuming and labor-intensive, necessitating the develop-ment of automatic report generation methods. Existingresearch predominantly utilizes Transformers to generateradiology reports, which can be computationally intensive,limiting their use in real applications. In this work, we presentR2Gen-Mamba, a novel automatic radiology report genera-tion method that leverages the efficient sequence processingof the Mamba with the contextual benefits of Transformerarchitectures. Due to lower computational complexity ofMamba, R2Gen-Mamba not only enhances training and in-ference efficiency but also produces high-quality reports.Experimental results on two benchmark datasets with morethan 210,000 X-ray image-report pairs demonstrate the ef-fectiveness of R2Gen-Mamba regarding report quality andcomputational efficiency compared with several state-of-the-art methods. The source code can be accessed online.