Automated Radiology Report Generation: A Review of Recent Advances

📄 arXiv: 2405.10842v2 📥 PDF

作者: Phillip Sloan, Philip Clatworthy, Edwin Simpson, Majid Mirmehdi

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-17 (更新: 2024-05-29)

备注: 24 pages, 8 figures, 6 tables. Accepted by IEEE Reviews in Biomedical Engineering

DOI: 10.1109/RBME.2024.3408456

💡 一句话要点

综述性论文：回顾自动放射报告生成（ARRG）的最新进展与未来方向。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动放射报告生成 医学影像 深度学习 自然语言处理 知识图谱 Transformer模型 综述

📋 核心要点

  1. 放射科医生面临日益增长的工作压力，需要更高效的报告生成方法。
  2. 本文综述了自动放射报告生成（ARRG）的最新进展，涵盖数据集、训练方法、模型架构和评估技术。
  3. 分析了现有ARRG模型的性能，并指出了未来研究的潜在方向，如多模态数据和改进的评估指标。

📝 摘要（中文）

医疗影像部门日益增长的需求给放射科医生按时提供准确报告的能力带来了压力。人工智能领域的最新技术进展已经展示了自动放射报告生成（ARRG）的巨大潜力，从而引发了大量的研究。本文对当代ARRG方法进行了方法论回顾，具体包括：(i) 基于可用性、大小和采用率等特征评估数据集，(ii) 检查深度学习训练方法，如对比学习和强化学习，(iii) 探索最先进的模型架构，包括CNN和Transformer模型的变体，(iv) 概述通过多模态输入和知识图谱整合临床知识的技术，以及(v) 仔细研究当前的模型评估技术，包括常用的NLP指标和定性临床评估。此外，分析了所回顾模型的定量结果，并检查了表现最佳的模型以寻求进一步的见解。最后，强调了潜在的新方向，预测采用来自其他放射模式的额外数据集和改进的评估方法是未来发展的重要领域。

🔬 方法详解

问题定义：自动放射报告生成（ARRG）旨在利用人工智能技术，自动地从医学影像中生成放射报告。现有方法面临的痛点包括：数据集的限制（规模、模态），模型难以有效整合临床知识，以及缺乏可靠的评估指标来衡量报告的临床价值。

核心思路：本文的核心思路是对现有的ARRG方法进行系统性的回顾和分析，从数据集、训练方法、模型架构、知识整合和评估技术等多个维度进行梳理，从而总结现有方法的优缺点，并为未来的研究方向提供指导。

技术框架：本文的综述框架主要包含以下几个部分：1) 数据集评估：分析现有ARRG研究中使用的数据集的特征，如大小、可用性和采用率。2) 训练方法：回顾深度学习中常用的训练方法，如对比学习和强化学习，在ARRG中的应用。3) 模型架构：考察基于CNN和Transformer等模型的ARRG架构。4) 知识整合：研究如何通过多模态输入和知识图谱等方式整合临床知识。5) 评估技术：分析常用的NLP指标和临床评估方法。

关键创新：本文的主要创新在于对ARRG领域进行了全面的综述，并从多个角度对现有方法进行了深入的分析和比较。通过对现有方法的优缺点进行总结，为未来的研究方向提供了有价值的参考。此外，本文还强调了数据集、知识整合和评估方法在ARRG研究中的重要性。

关键设计：本文主要关注对现有文献的梳理和分析，没有提出新的模型或算法。但是，本文对现有模型的关键设计进行了总结，例如，Transformer模型在ARRG中的应用，以及如何设计损失函数来提高报告的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文对现有ARRG模型的性能进行了分析，并指出了表现最佳的模型。研究强调了数据集质量、模型架构选择和评估指标的重要性。未来的研究方向包括采用更多模态的数据集，例如超声，以及开发更符合临床需求的评估方法，例如，医生对报告质量的评分。

🎯 应用场景

自动放射报告生成技术具有广泛的应用前景，可以减轻放射科医生的工作负担，提高报告的生成效率和准确性，并最终改善患者的诊断和治疗效果。该技术可以应用于各种医学影像模态，如X光、CT、MRI等，并可以与其他临床信息系统集成，实现更智能化的医疗服务。

📄 摘要（原文）

Increasing demands on medical imaging departments are taking a toll on the radiologist's ability to deliver timely and accurate reports. Recent technological advances in artificial intelligence have demonstrated great potential for automatic radiology report generation (ARRG), sparking an explosion of research. This survey paper conducts a methodological review of contemporary ARRG approaches by way of (i) assessing datasets based on characteristics, such as availability, size, and adoption rate, (ii) examining deep learning training methods, such as contrastive learning and reinforcement learning, (iii) exploring state-of-the-art model architectures, including variations of CNN and transformer models, (iv) outlining techniques integrating clinical knowledge through multimodal inputs and knowledge graphs, and (v) scrutinising current model evaluation techniques, including commonly applied NLP metrics and qualitative clinical reviews. Furthermore, the quantitative results of the reviewed models are analysed, where the top performing models are examined to seek further insights. Finally, potential new directions are highlighted, with the adoption of additional datasets from other radiological modalities and improved evaluation methods predicted as important areas of future development.