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基于多样化标签矩阵的医学影像报告生成
1
作者
张俊三
程铭
+2 位作者
沈秀轩
刘玉雪
王雷全
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第8期200-208,共9页
医学影像在医学诊断中具有重要作用,而准确描述的文本报告对于理解图像以及后续疾病诊断是必不可少的。目前在医学影像报告生成领域,基于模式化方法生成规范的文本报告成为近年的研究热点。但正负样本数量差距较大导致的数据偏差问题,...
医学影像在医学诊断中具有重要作用,而准确描述的文本报告对于理解图像以及后续疾病诊断是必不可少的。目前在医学影像报告生成领域,基于模式化方法生成规范的文本报告成为近年的研究热点。但正负样本数量差距较大导致的数据偏差问题,使得生成的报告内容普遍倾向于描述正常状况,难以准确捕捉异常信息。为解决这一问题,提出了一种基于多样化标签矩阵的医学报告生成方法,可以对不同的疾病进行差异化学习,生成多样化的医疗报告;设计文本-矩阵特征损失函数,优化多样化标签矩阵;增加特征交叉模块改进Transformer网络,加强图像与文本的映射,提升疾病描述的准确性。在IU-X-Ray和MIMIC-CXR两个数据集上进行实验,实验结果表明,与目前的主流方法相比,所提方法在BLEU,METEOR等多个指标上取得了最优的效果。
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关键词
深度学习
医学影像报告
生成
注意力机制
图像-文本生成
多模态
在线阅读
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职称材料
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
被引量：
3
2
作者
纪乐福
王永江
李启正
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第5期433-442,共10页
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用Dre...
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。
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关键词
模型微调
传统纺织图案
傣锦图案
DreamBooth方法
文本
-
图像
生成
模型
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职称材料
基于双分支特征融合的医学报告生成方法
被引量：
2
3
作者
沈秀轩
吴春雷
+3 位作者
冯叶棋
程铭
张俊三
朱杰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期274-283,291,共11页
医学图像的全局特征在基于深度学习的医学影像报告自动生成任务中发挥着重要作用,传统方法通常仅使用单分支卷积神经网络提取图像语义特征,注重局部细节特征的提取,但缺乏对医学图像全局特征的关注。提出一种新的医学影像报告生成方法DB...
医学图像的全局特征在基于深度学习的医学影像报告自动生成任务中发挥着重要作用,传统方法通常仅使用单分支卷积神经网络提取图像语义特征,注重局部细节特征的提取,但缺乏对医学图像全局特征的关注。提出一种新的医学影像报告生成方法DBFFN,基于双分支特征融合,结合卷积神经网络与视觉Transformer各自在图像特征提取上的优势,分别提取给定医学图像的全局特征和局部特征,在计算图像全局关系的同时关注局部细微的语义信息。针对医学图像的特征融合问题,设计一种多尺度特征融合模块,对来自两个分支的图像特征进行自适应尺度对齐,并结合矩阵运算方法和空间信息增强方法有效融合全局特征与局部特征内部包含的语义信息。在IU-X-Ray数据集上的实验结果表明,DBFFN方法的BLEU-1~BLEU-4,METEOR,ROUGE-L指标平均值分别为0.496,0.331,0.234,0.170,0.214,0.370,优于HRNN、HRGR、CMAS-RL等方法,在医学影像报告自动生成任务上具有有效性。
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关键词
医学影像报告
生成
全局特征
局部特征
特征融合
图像-文本生成
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职称材料
题名
基于多样化标签矩阵的医学影像报告生成
1
作者
张俊三
程铭
沈秀轩
刘玉雪
王雷全
机构
中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第8期200-208,共9页
基金
山东省自然科学基金(ZR2020MF006,ZR2022LZH015)。
文摘
医学影像在医学诊断中具有重要作用,而准确描述的文本报告对于理解图像以及后续疾病诊断是必不可少的。目前在医学影像报告生成领域,基于模式化方法生成规范的文本报告成为近年的研究热点。但正负样本数量差距较大导致的数据偏差问题,使得生成的报告内容普遍倾向于描述正常状况,难以准确捕捉异常信息。为解决这一问题,提出了一种基于多样化标签矩阵的医学报告生成方法,可以对不同的疾病进行差异化学习,生成多样化的医疗报告;设计文本-矩阵特征损失函数,优化多样化标签矩阵;增加特征交叉模块改进Transformer网络,加强图像与文本的映射,提升疾病描述的准确性。在IU-X-Ray和MIMIC-CXR两个数据集上进行实验,实验结果表明,与目前的主流方法相比,所提方法在BLEU,METEOR等多个指标上取得了最优的效果。
关键词
深度学习
医学影像报告
生成
注意力机制
图像-文本生成
多模态
Keywords
Deep learning
Medical report generation
Attention mechanism
Image
-
Text generation
Multi
-
modal
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
被引量：
3
2
作者
纪乐福
王永江
李启正
机构
浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)
出处
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第5期433-442,共10页
基金
教育部产学合作协同育人项目(202102654037)。
文摘
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。
关键词
模型微调
传统纺织图案
傣锦图案
DreamBooth方法
文本
-
图像
生成
模型
Keywords
model fine
-
tuning
traditional textile patterns
Dai brocade patterns
DreamBooth method
text
-
image genera
-
tion model
分类号
TS941.26 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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职称材料
题名
基于双分支特征融合的医学报告生成方法
被引量：
2
3
作者
沈秀轩
吴春雷
冯叶棋
程铭
张俊三
朱杰
机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
宸芯科技有限公司
中央司法警官学院信息管理系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期274-283,291,共11页
基金
山东省自然科学基金(ZR2020MF006)
河北省自然科学基金(F2022511001)
中国石油大学(华东)自主创新科研计划项目(20CX05019A)。
文摘
医学图像的全局特征在基于深度学习的医学影像报告自动生成任务中发挥着重要作用,传统方法通常仅使用单分支卷积神经网络提取图像语义特征,注重局部细节特征的提取,但缺乏对医学图像全局特征的关注。提出一种新的医学影像报告生成方法DBFFN,基于双分支特征融合,结合卷积神经网络与视觉Transformer各自在图像特征提取上的优势,分别提取给定医学图像的全局特征和局部特征,在计算图像全局关系的同时关注局部细微的语义信息。针对医学图像的特征融合问题,设计一种多尺度特征融合模块,对来自两个分支的图像特征进行自适应尺度对齐,并结合矩阵运算方法和空间信息增强方法有效融合全局特征与局部特征内部包含的语义信息。在IU-X-Ray数据集上的实验结果表明,DBFFN方法的BLEU-1~BLEU-4,METEOR,ROUGE-L指标平均值分别为0.496,0.331,0.234,0.170,0.214,0.370,优于HRNN、HRGR、CMAS-RL等方法,在医学影像报告自动生成任务上具有有效性。
关键词
医学影像报告
生成
全局特征
局部特征
特征融合
图像-文本生成
Keywords
medical imaging report generation
global feature
local feature
feature fusion
image
-
text generation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多样化标签矩阵的医学影像报告生成
张俊三
程铭
沈秀轩
刘玉雪
王雷全
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
纪乐福
王永江
李启正
《服装学报》
CAS
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双分支特征融合的医学报告生成方法
沈秀轩
吴春雷
冯叶棋
程铭
张俊三
朱杰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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