Dia-LLaMA: 面向大型语言模型驱动的 CT 报告生成
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了 Dia-LLaMA 框架,通过引入诊断信息作为指导提示来为 CT 报告生成适应 LLaMA2-7B 的方法,通过提取视觉信息来适应高维 CT,并通过参考疾病原型记忆库提取额外诊断信息以突出异常性,并引入疾病感知注意力来实现模型对不同疾病的注意力调整。在胸部 CT 数据集上进行的实验表明,我们提出的方法在临床有效性性能和自然语言生成度量方面表现出超越往方法和达到最先进水平。代码将公开发布。
该研究提出了Dia-LLaMA框架,用于生成适应LLaMA2-7B的CT报告。该框架通过引入诊断信息作为指导提示,并提取视觉信息适应高维CT。实验结果表明,该方法在临床有效性和自然语言生成方面表现出超越往方法和达到最先进水平。