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Ultrasound Report Generation with Multimodal Large Language Models for Standardized Texts
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于多模态大型语言模型的超声报告生成框架，旨在解决报告生成中的多样性和标准化问题。通过模块化文本与影像数据对齐，并结合双语数据集，实现了不同器官和语言间的一致性和准确性。该方法在多个评分指标上优于传统方法，显示出在临床应用中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于多模态大型语言模型的超声报告生成框架。
- 该框架旨在解决超声报告生成中的多样性、操作员依赖性及标准化文本需求等问题。
- 通过模块化文本片段与多样化影像数据对齐，结合双语数据集，实现了不同器官和语言之间的报告生成一致性和临床准确性。
- 该方法在BLEU、ROUGE-L和CIDEr评分上均优于传统的KMVE方法，显示出在临床应用中的潜力。
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