胸部X线影像和诊断报告的双塔跨模态检索

Chest X-ray images and diagnostic reports for twin-towers cross-modal retrieval
张嘉诚a
欧卫华a,b
陈英杰b
张文川b
熊嘉豪b
贵州师范大学 a. 数学科学学院; b. 大数据与计算机科学学院, 贵阳 550025

摘要

针对现有胸部X线影像和诊断报告跨模态方法重点聚焦于全局信息对齐,忽视了影像和诊断报告间的细粒度语义关联,导致检索精度低、匹配度差的问题,提出全局和局部联合对齐的胸部X线影像和诊断报告双塔跨模态检索方法(CDTCR)。具体来说,针对细粒度语义表征,提出由残差网络组成的影像编码器学习影像的细粒度特征和由Transformer构成的BERT模型学习诊断报告的细粒度语义特征;针对细粒度语义关联问题,设计影像对句子和区域对词组两个不同粒度的模态间信息对齐策略,解决了不同模态间细粒度语义关联不足的问题。大型医学数据集MIMIC-CXR上的实验结果表明,CDTCR比现有的跨模态检索方法,检索精度更高、可解释性更强。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62262005,61962010)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0786
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2543-2548
文章编号: 1001-3695(2023)08-048-2543-06

发布历史

[2023-02-27] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版

引用本文

张嘉诚, 欧卫华, 陈英杰, 等. 胸部X线影像和诊断报告的双塔跨模态检索 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2543-2548. (Zhang Jiacheng, Ou Weihua, Chen Yingjie, et al. Chest X-ray images and diagnostic reports for twin-towers cross-modal retrieval [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2543-2548. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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