基于深度学习的X线胸片肺部描述自动生成

作     者：黄欣 顾梦丹 易玉根 曹远龙 HUANG Xin;GU Mengdan;YI Yugen;CAO Yuanlong

作者机构：江西师范大学软件学院南昌330022 同济大学电子与信息工程学院上海201804 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2021年第34卷第6期

页      面：552-560页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

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 

主　　题：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 

摘      要：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.