【摘 要】
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医学影像报告的自动生成涉及计算机视觉、自然语言处理和医学等多个学科,旨在通过对已有数据的深度学习,自动分析医学影像,从而得到类人智能的自然语言影像报告,是智慧医疗和计算机辅助诊断中的热点问题。该技术能够提高医生的工作效率,减少医生的工作量,缩短患者的等待时间,具有重要的理论研究价值和良好的应用前景。近年来深度学习技术的发展推动了计算机视觉与医学领域的结合,但由于医学影像的多样化特点和医学领域对于准
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医学影像报告的自动生成涉及计算机视觉、自然语言处理和医学等多个学科,旨在通过对已有数据的深度学习,自动分析医学影像,从而得到类人智能的自然语言影像报告,是智慧医疗和计算机辅助诊断中的热点问题。该技术能够提高医生的工作效率,减少医生的工作量,缩短患者的等待时间,具有重要的理论研究价值和良好的应用前景。近年来深度学习技术的发展推动了计算机视觉与医学领域的结合,但由于医学影像的多样化特点和医学领域对于准确性的高要求,影像报告自动生成的研究有待进一步提高。不同于以往多数研究聚焦于肺部CT的简单情况,本文深入剖析了脑MRI影像报告的特点,与医院神经内科专家合作建立了脑卒中MRI数据集,并提出了病灶检测、多标签分类和报告生成相结合的多任务方法。本文的主要研究内容如下:（1）深入分析了缺血性脑卒中的患病特点,建立了一个大规模缺血性脑卒中影像数据集Stroke QD,为本文后续内容的研究提供了数据基础。数据集中包括缺血性脑卒中患者的大脑MR影像和对应的临床诊断报告,图像经过神经内科医师标注,数据集可以用于缺血性脑卒中的病灶检测、分类和报告生成。（2）为充分挖掘病灶区域与周围正常区域的差异性,提高特征提取的有效性,本文将可变形卷积机制应用到多种目标检测网络,以自动获得MRI图像中脑卒中病灶的准确位置。在Stroke QD上的实验结果表明,可变形卷积机制提升了病灶检测的精度,具有可变形卷积的VFNet能有效防止漏检和误检。（3）针对脑卒中病灶的位置、形状、幅度特性,提出了一种基于多尺度特征和可变形卷积的多标签分类网络MD-MLC,该网络能有效解决影像报告中关键信息错误的问题。通过将全局特征和局部特征相结合形成多尺度特征,满足不同类型标签的特征需求,继续发挥可变形卷积的优势提升多标签分类的准确率,根据多标签数据的逻辑关系自动生成最终的影像报告,并进行了详细的性能分析。
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