代币混合器:将图像和文本结合在一个嵌入空间中,用于医疗图像报告
IEEE transactions on medical imaging
|June 11, 2024
概括
本研究介绍了Token-Mixer,这是医疗图像报告的新框架,通过减少曝光偏差来改善图像-文本对齐. 代币混合器通过医疗图像自动生成诊断报告,实现了最先进的性能.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 自动医疗图像报告是一个不断增长的研究领域.
- 医疗图像和诊断报告之间的交叉调整至关重要.
- 自动回归文本生成中的曝光偏差阻碍了模型优化.
研究的目的:
- 提出一个新的框架,Token-Mixer,用于增强医疗图像报告.
- 在生成诊断报告时解决暴露偏差问题.
- 改善医疗图像和文本之间的交叉模式对齐.
主要方法:
- 开发了Token-Mixer框架,其中包括一个图像编码器,文本编码器和文本解码器.
- 将图像和报告编码为令牌,然后随机混合它们.
- 利用定制的文本解码器和替代训练策略进行优化.
- 使用图像-文本生成和文本-文本生成训练模型以减轻曝光偏差.
主要成果:
- 代币混合器展示了增强的图像-文本对齐.
- 该框架在三个公共数据集上实现了最先进的性能.
- 实验证实了拟议方法的有效性.
结论:
- 代币混合器成功地将图像和文本绑定到共享的嵌入空间中.
- 该框架有效地提高了医疗图像报告的跨模式对齐.
- 这种方法为自动诊断报告生成提供了一个有希望的解决方案.
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