A Survey of Deep Learning-based Radiology Report Generation Using Multimodal Data
作者: Xinyi Wang, Grazziela Figueredo, Ruizhe Li, Wei Emma Zhang, Weitong Chen, Xin Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-21 (更新: 2025-03-06)
💡 一句话要点
综述基于多模态数据的深度学习放射学报告生成方法，聚焦数据融合与模型可解释性。
🎯 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: 放射学报告生成 深度学习 多模态数据融合 医学图像分析 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有放射学报告生成方法难以有效融合多模态数据，导致报告质量受限，无法充分模拟医生诊断过程。
- 该综述提出一个通用的深度学习报告生成流程，包含数据采集、准备、特征学习、融合与生成五个关键步骤。
- 论文对现有方法进行了定量比较，并总结了大型模型、可解释性等最新进展，为未来研究提供指导。
📝 摘要（中文）
自动放射学报告生成可以减轻医生的工作负担，并最大限度地减少医疗资源方面的区域差异，因此成为医学图像分析领域的一个重要课题。这是一项具有挑战性的任务，因为计算模型需要模仿医生从多模态输入数据（即医学图像、临床信息、医学知识等）中获取信息，并生成全面而准确的报告。最近，大量工作涌现出来，使用基于深度学习的方法来解决这个问题，例如transformers、对比学习和知识库构建。本综述总结了最新工作中开发的关键技术，并提出了一个基于深度学习的报告生成通用工作流程，包括五个主要组成部分：多模态数据采集、数据准备、特征学习、特征融合与交互以及报告生成。重点介绍了这些组件中的最新方法。此外，我们还总结了基于大型模型的方法和模型可解释性的最新进展，以及公共数据集、评估方法、当前挑战和该领域的未来方向。我们还在相同的实验设置中对不同的方法进行了定量比较。这是最新的综述，侧重于多模态输入和数据融合以进行放射学报告生成。旨在为对自动临床报告生成和医学图像分析感兴趣的研究人员提供全面而丰富的信息，尤其是在使用多模态输入时，并帮助他们开发新算法以推进该领域。
🔬 方法详解
问题定义：放射学报告生成旨在模仿医生，根据医学图像和临床信息等多模态数据自动生成准确、全面的报告。现有方法在有效融合多模态数据、捕捉图像和文本之间的复杂关系方面存在不足，导致生成的报告质量不高，难以满足临床需求。此外，模型的可解释性也是一个挑战，医生难以信任和使用缺乏解释的自动生成报告。
核心思路：该综述的核心思路是总结和分析基于深度学习的多模态放射学报告生成方法，并提出一个通用的工作流程，将报告生成过程分解为数据采集、数据准备、特征学习、特征融合与交互以及报告生成五个关键步骤。通过对每个步骤中的代表性方法进行分析，为研究人员提供一个系统性的视角，帮助他们理解现有方法的优缺点，并为未来的研究方向提供指导。
技术框架：该综述提出的通用工作流程包含以下五个主要模块： 1. 多模态数据采集：收集医学图像（如X光、CT、MRI）和相应的临床信息（如病史、体征）。 2. 数据准备：对图像进行预处理（如降噪、标准化），对文本进行清洗和编码。 3. 特征学习：使用深度学习模型（如CNN、Transformer）从图像和文本中提取特征。 4. 特征融合与交互：将图像和文本特征进行融合，并进行交互，以捕捉它们之间的关系。 5. 报告生成：使用序列生成模型（如RNN、Transformer）生成放射学报告。
关键创新：该综述的创新之处在于： 1. 提出了一个通用的深度学习放射学报告生成工作流程，将复杂的报告生成过程分解为多个可管理的步骤。 2. 重点关注多模态数据融合，总结了各种特征融合和交互方法。 3. 涵盖了最新的研究进展，包括大型模型和模型可解释性。 4. 进行了定量比较，为研究人员提供了客观的性能评估。
关键设计：该综述没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行了总结和分析。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节需要描述。但是，综述中讨论了各种特征融合方法（如注意力机制、门控机制）和序列生成模型（如LSTM、Transformer），这些都是报告生成过程中的关键技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述对现有方法进行了定量比较，在相同实验设置下评估了不同方法的性能。虽然具体性能数据未在摘要中给出，但强调了该定量比较为研究人员提供了客观的性能评估依据。此外，综述还总结了基于大型模型的方法和模型可解释性的最新进展，为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发自动放射学报告生成系统，减轻放射科医生的工作负担，提高诊断效率和准确性。尤其在医疗资源匮乏的地区，该技术可以弥补专业医生的不足，实现医疗资源的公平分配。未来，结合自然语言处理和知识图谱等技术，有望实现更加智能和个性化的报告生成。
📄 摘要（原文）
Automatic radiology report generation can alleviate the workload for physicians and minimize regional disparities in medical resources, therefore becoming an important topic in the medical image analysis field. It is a challenging task, as the computational model needs to mimic physicians to obtain information from multi-modal input data (i.e., medical images, clinical information, medical knowledge, etc.), and produce comprehensive and accurate reports. Recently, numerous works have emerged to address this issue using deep-learning-based methods, such as transformers, contrastive learning, and knowledge-base construction. This survey summarizes the key techniques developed in the most recent works and proposes a general workflow for deep-learning-based report generation with five main components, including multi-modality data acquisition, data preparation, feature learning, feature fusion and interaction, and report generation. The state-of-the-art methods for each of these components are highlighted. Additionally, we summarize the latest developments in large model-based methods and model explainability, along with public datasets, evaluation methods, current challenges, and future directions in this field. We have also conducted a quantitative comparison between different methods in the same experimental setting. This is the most up-to-date survey that focuses on multi-modality inputs and data fusion for radiology report generation. The aim is to provide comprehensive and rich information for researchers interested in automatic clinical report generation and medical image analysis, especially when using multimodal inputs, and to assist them in developing new algorithms to advance the field.