R2GenCSR: Retrieving Context Samples for Large Language Model based X-ray Medical Report Generation

📄 arXiv: 2408.09743v1 📥 PDF

作者: Xiao Wang, Yuehang Li, Fuling Wang, Shiao Wang, Chuanfu Li, Bo Jiang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-19

备注: In Peer Review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

R2GenCSR：提出一种基于上下文检索的X射线医学报告生成框架，提升LLM生成质量。

🎯 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: 医学报告生成 大型语言模型 X射线影像 上下文检索 Mamba 视觉特征提取

📋 核心要点

  1. 现有X射线报告生成方法依赖大型语言模型，但如何提取更有效的信息以提升LLM性能是一个挑战。
  2. 论文提出一种上下文引导的框架，利用Mamba作为视觉骨干，并结合上下文检索增强特征表示。
  3. 实验表明，该模型在IU-Xray、MIMIC-CXR和CheXpert Plus数据集上表现出色，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的上下文引导的高效X射线医学报告生成框架，旨在解决现有方法中信息提取不足和计算复杂度高的问题。该框架使用Mamba作为视觉骨干网络，实现了线性复杂度，并且性能与强大的Transformer模型相当。更重要的是，在训练阶段，对每个mini-batch内的样本进行上下文检索，利用正相关和负相关的样本来增强特征表示和判别学习。随后，将视觉tokens、上下文信息和提示语句输入到LLM中，以生成高质量的医学报告。在三个X射线报告生成数据集（即IU-Xray、MIMIC-CXR、CheXpert Plus）上的大量实验充分验证了所提出模型的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型的X射线医学报告生成方法，面临着如何为LLM提取更有效信息以提升生成质量的挑战。同时，使用视觉Transformer模型带来了较高的计算复杂度。

核心思路：通过引入Mamba作为视觉骨干网络，降低计算复杂度，并利用上下文检索机制，从训练集中检索与当前样本相关的正负样本，从而增强特征表示和判别学习能力，最终提升LLM生成报告的质量。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 使用Mamba提取X射线图像的视觉特征；2) 在训练阶段，对每个mini-batch内的样本进行上下文检索，获取正负相关样本；3) 将视觉tokens、上下文信息和提示语句输入到LLM中，生成医学报告。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 使用Mamba作为视觉骨干网络，降低了计算复杂度，同时保持了与Transformer相当的性能；2) 引入上下文检索机制，利用正负样本增强特征表示，提升了LLM的生成质量。

关键设计：上下文检索模块是关键设计之一，具体实现细节（例如检索策略、相似度度量方式、正负样本选择标准等）在论文中未详细说明，属于未知信息。Mamba的具体配置和参数设置也未在摘要中提及，属于未知信息。损失函数的设计也未提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在三个公开的X射线报告生成数据集（IU-Xray、MIMIC-CXR、CheXpert Plus）上进行了实验，验证了所提出模型的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能指标和提升幅度，但强调了该模型在这些数据集上取得了显著的成果，表明其在实际应用中具有潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗影像辅助诊断领域，帮助医生更准确、高效地生成X射线医学报告，提高诊断效率和准确性。通过降低计算复杂度和提升报告质量，有望在临床实践中得到广泛应用，并为患者提供更好的医疗服务。

📄 摘要（原文）

Inspired by the tremendous success of Large Language Models (LLMs), existing X-ray medical report generation methods attempt to leverage large models to achieve better performance. They usually adopt a Transformer to extract the visual features of a given X-ray image, and then, feed them into the LLM for text generation. How to extract more effective information for the LLMs to help them improve final results is an urgent problem that needs to be solved. Additionally, the use of visual Transformer models also brings high computational complexity. To address these issues, this paper proposes a novel context-guided efficient X-ray medical report generation framework. Specifically, we introduce the Mamba as the vision backbone with linear complexity, and the performance obtained is comparable to that of the strong Transformer model. More importantly, we perform context retrieval from the training set for samples within each mini-batch during the training phase, utilizing both positively and negatively related samples to enhance feature representation and discriminative learning. Subsequently, we feed the vision tokens, context information, and prompt statements to invoke the LLM for generating high-quality medical reports. Extensive experiments on three X-ray report generation datasets (i.e., IU-Xray, MIMIC-CXR, CheXpert Plus) fully validated the effectiveness of our proposed model. The source code of this work will be released on \url{https://github.com/Event-AHU/Medical_Image_Analysis}.