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基于深度学习的医学影像报告生成研究综述
文献摘要：
阅片是放射科医生日常的一项艰巨任务.实现医学影像报告自动生成就是为了缓解并辅助放射科医生快速准确进行疾病诊断和治疗方案制定的,同时减轻他们撰写报告的负荷.目前基于深度学习的医学影像报告自动生成的研究是当前的热门课题.文章对医学影像报告自动生成现有的主流方法及研究成果进行了总结和讨论,分析了该研究主要使用的网络模型和建模思想.由于影像报告自动生成属于交叉领域问题,按模型设计的侧重点,可将其划分为以图像处理技术为主的报告自动生成和以自然语言处理技术为主的报告自动生成两大类,并进行对比分析.最后总结了基于医学影像的报告自动生成方法会面临的挑战和未来的研究方向.
文献关键词：
深度学习;医学影像报告自动生成;疾病诊断;图像处理技术;自然语言处理技术
中图分类号：
作者姓名：
李琪欣;吴义熔;唐庭龙
作者机构：
三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]李琪欣;吴义熔;唐庭龙-.基于深度学习的医学影像报告生成研究综述)[J].长江信息通信,2022(02):22-25
A类：
医学影像报告自动生成
B类：
报告生成,放射科,生日,快速准确,疾病诊断,诊断和治疗,方案制定,主流方法,建模思想,交叉领域,模型设计,侧重点,以图,图像处理技术,自然语言处理技术,两大类,自动生成方法,法会,会面
AB值：
0.212943
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