Medical Report Generation based on Segment-Enhanced Contrastive Representation Learning

📄 arXiv: 2312.15869v1 📥 PDF

作者: Ruoqing Zhao, Xi Wang, Hongliang Dai, Pan Gao, Piji Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-26

备注: NLPCC 2023

💡 一句话要点

提出基于分割增强对比表示学习的医学报告生成模型MSCL，提升报告质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 医学报告生成 对比学习 图像分割 Segment Anything Model 医学影像 数据偏差 视觉表征

📋 核心要点

  1. 医学报告生成任务面临医学数据稀缺和数据偏差的挑战，现有方法难以充分利用有限数据。
  2. MSCL框架利用SAM进行图像分割，关注重要区域，并通过监督对比学习减轻数据偏差的影响。
  3. 实验结果表明，MSCL在IU X-Ray数据集上取得了state-of-the-art的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MSCL（Medical image Segmentation with Contrastive Learning）的医学报告生成框架，旨在解决医学数据有限和数据偏差带来的挑战。该框架利用Segment Anything Model (SAM) 分割器官、异常、骨骼等，从而更加关注图像中有意义的感兴趣区域（ROIs），以获得更好的视觉表征。此外，引入了一种监督对比损失，在训练过程中对语义上与目标报告相似的报告赋予更高的权重。这种损失函数的设计旨在减轻数据偏差的影响，并鼓励模型捕获医学图像的本质特征，生成高质量的报告。在IU X-Ray公共数据集上的实验结果表明，该模型有效，并取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：医学报告自动生成旨在减轻放射科医生的工作负担，但面临医学数据量少和数据偏差的问题。现有方法难以有效利用有限的数据，并且容易受到数据偏差的影响，导致生成的报告质量不高。

核心思路：本文的核心思路是通过图像分割增强视觉表征，并利用监督对比学习减少数据偏差。具体来说，首先使用SAM分割图像，突出感兴趣区域，然后设计一个对比损失函数，使模型更加关注与目标报告语义相似的报告，从而学习到更鲁棒的图像特征。

技术框架：MSCL框架主要包含两个阶段：图像表征学习和报告生成。在图像表征学习阶段，首先使用SAM对医学图像进行分割，提取感兴趣区域。然后，利用卷积神经网络（CNN）提取图像的视觉特征。在报告生成阶段，使用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型，将图像特征解码为医学报告。监督对比损失在训练过程中被用于优化图像表征学习和报告生成模型。

关键创新：该论文的关键创新在于结合了图像分割和对比学习。利用SAM进行图像分割可以有效地提取图像中的关键信息，提高视觉表征的质量。引入监督对比损失可以减轻数据偏差的影响，使模型更加关注与目标报告语义相似的样本，从而提高报告生成的准确性和流畅性。

关键设计：在图像分割方面，使用了预训练的SAM模型，并针对医学图像的特点进行了微调。在对比损失函数方面，设计了一个基于余弦相似度的损失函数，用于衡量报告之间的语义相似度。在网络结构方面，使用了常用的CNN和RNN/Transformer结构，并根据具体任务进行了调整。具体的参数设置和超参数选择未知。

📊 实验亮点

MSCL模型在IU X-Ray数据集上取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性。具体的性能指标和提升幅度未知，但结果表明，通过分割增强和对比学习，可以显著提高医学报告生成的质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学影像辅助诊断领域，帮助放射科医生快速生成高质量的报告，提高诊断效率和准确性。此外，该方法也可推广到其他医学图像分析任务中，例如疾病检测、病灶分割等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Automated radiology report generation has the potential to improve radiology reporting and alleviate the workload of radiologists. However, the medical report generation task poses unique challenges due to the limited availability of medical data and the presence of data bias. To maximize the utility of available data and reduce data bias, we propose MSCL (Medical image Segmentation with Contrastive Learning), a framework that utilizes the Segment Anything Model (SAM) to segment organs, abnormalities, bones, etc., and can pay more attention to the meaningful ROIs in the image to get better visual representations. Then we introduce a supervised contrastive loss that assigns more weight to reports that are semantically similar to the target while training. The design of this loss function aims to mitigate the impact of data bias and encourage the model to capture the essential features of a medical image and generate high-quality reports. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed model, where we achieve state-of-the-art performance on the IU X-Ray public dataset.