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MoRE：基于变换器的多模态对比预训练框架用于X光、心电图和诊断报告
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种多模态深度神经网络框架，通过结合结构化患者数据和非结构化临床记录生成胸部X光报告。该框架使用条件交叉多头注意力模块，缩小视觉和文字数据的语义差距。实验显示，增加模态显著提升了结果，ROUGE-L指标达到最高。人工评估和临床语义相似度测量确认了模型的准确性，但也指出需要改进以捕捉细节和临床背景。
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关键要点
- 提出了一种多模态深度神经网络框架，用于生成胸部X光报告。
- 框架结合结构化患者数据和非结构化临床记录，使用条件交叉多头注意力模块。
- 该框架弥合视觉和文字数据之间的语义差距。
- 实验表明，增加模态显著提升了结果，ROUGE-L指标达到最高。
- 人工评估确认模型的准确性，但指出需要改进以捕捉细节和临床背景。
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