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MvKeTR：基于多视角感知与知识增强的胸部CT报告生成
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的多视角感知知识增强变换器（MvKeTR），旨在改进胸部CT报告生成。该方法通过多视角感知聚合器整合诊断信息，并利用跨模态知识增强器引入临床记录，模拟医生的诊断流程。实验结果表明，MvKeTR在CTRG-Chest-548K数据集上优于现有模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的多视角感知知识增强变换器（MvKeTR），旨在改进胸部CT报告生成。
- MvKeTR通过多视角感知聚合器整合诊断信息，模拟临床医生的诊断工作流程。
- 该方法利用跨模态知识增强器引入相关的临床记录，以指导诊断决策。
- 实验结果表明，MvKeTR在CTRG-Chest-548K数据集上优于现有模型，解决了多解剖视角整合和缺乏临床专业知识的问题。
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