ProtoSR：用自由文本知识引导结构化报告生成
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ProtoSR：用自由文本知识引导结构化报告生成
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AI 综述
Chantal Pellegrini 等作者提出 ProtoSR，一种把自由文本知识注入结构化放射报告生成的方法。它通过指令微调 LLM 挖掘 80k+ 份 MIMIC-CXR 研究，构建与结构化报告模板对齐的多模态知识库，并为每个答案选项生成视觉原型；模型检索与当前图像-问题对相关的原型，再通过原型条件残差选择性修正预测。 作者称，ProtoSR 在 Rad-ReStruct 基准上取得 SOTA，其中细粒度属性问题的提升最大。
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最新进展10月8日 12:00
ProtoSR：用自由文本知识引导细粒度结构化放射报告生成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.CVProtoSR：用自由文本知识引导细粒度结构化放射报告生成
ProtoSR 通过指令微调 LLM 挖掘 80k+ MIMIC-CXR 研究，构建与结构化报告模板对齐的多模态知识库，为每个答案选项生成视觉原型。模型检索与当前图像-问题对相关的原型，通过原型条件残差选择性修正预测。在 Rad-ReStruct 基准上取得 SOTA，细粒度属性问题提升最大。
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