本文介绍了一种新颖的LM-RRG方法，结合大型模型和临床质量强化学习，生成准确全面的胸部X射线报告。该方法通过特征提取器分析和解释X射线图像的不同区域，强调医学意义，并利用多模态提示生成放射学报告。实验结果证明了该方法的优越性。

本文介绍了一种新颖的LM-RRG方法，结合大型模型和临床质量强化学习，生成准确全面的胸部X射线报告。该方法通过特征提取器分析和解释不同区域的X射线图像，强调医学意义的特定区域，并利用多模态提示生成放射学报告。实验结果证明了该方法的优越性。

本文介绍了一种新颖的LM-RRG方法，结合大型模型和临床质量强化学习，生成准确全面的胸部X射线放射学报告。该方法通过特征提取器分析和解释胸部X射线图像的不同区域，强调医学意义的特定区域，并利用多模态提示生成放射学报告。实验结果证明了该方法的优越性。