Ultrasound Report Generation with Cross-Modality Feature Alignment via Unsupervised Guidance

模态(人机交互) 计算机科学 人工智能 特征(语言学) 医学影像学 计算机视觉 图像配准 特征提取 模式识别(心理学) 图像(数学) 语言学 哲学
作者
Jun Li,Tongkun Su,Baoliang Zhao,Faqin Lv,Qiong Wang,Nassir Navab,Ying Hu,Zhongliang Jiang
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tmi.2024.3424978
摘要

Automatic report generation has arisen as a significant research area in computer-aided diagnosis, aiming to alleviate the burden on clinicians by generating reports automatically based on medical images. In this work, we propose a novel framework for automatic ultrasound report generation, leveraging a combination of unsupervised and supervised learning methods to aid the report generation process. Our framework incorporates unsupervised learning methods to extract potential knowledge from ultrasound text reports, serving as the prior information to guide the model in aligning visual and textual features, thereby addressing the challenge of feature discrepancy. Additionally, we design a global semantic comparison mechanism to enhance the performance of generating more comprehensive and accurate medical reports. To enable the implementation of ultrasound report generation, we constructed three large-scale ultrasound image-text datasets from different organs for training and validation purposes. Extensive evaluations with other state-of-the-art approaches exhibit its superior performance across all three datasets. Code and dataset are valuable at this link.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
duckspy发布了新的文献求助10
1秒前
怕黑紫伊发布了新的文献求助30
2秒前
3秒前
4秒前
benzene完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
Qsss发布了新的文献求助10
5秒前
gaogao完成签到,获得积分10
6秒前
kk子发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
Lucas应助SSE采纳,获得10
8秒前
范范发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
我爱吃菜完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
赎罪完成签到 ,获得积分10
11秒前
Qsss完成签到,获得积分10
12秒前
ya发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
练得身形似鹤形完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
14秒前
鹿港猫妖完成签到,获得积分20
15秒前
chen完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
阿湫发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
17秒前
崔悦欣发布了新的文献求助10
17秒前
希望天下0贩的0应助kk子采纳,获得10
18秒前
丰富的不惜完成签到,获得积分10
20秒前
票子发布了新的文献求助10
20秒前
华仔应助魏莱采纳,获得10
20秒前
F123发布了新的文献求助10
21秒前
shen发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
苗觉觉完成签到,获得积分10
23秒前
帕金森完成签到,获得积分10
24秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576149
关于积分的说明 11374627
捐赠科研通 3305875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892680
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048