Automatic, integrated and structured reporting for radiology image examinations
Radyoloji görüntü incelemeleri için otomatik, entegre ve yapılandırılmış raporlama
- Tez No: 932347
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NISHANT RAVIKUMAR, PROF. DR. SERGE SHAROFF
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Leeds
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Farklı veri kaynaklarının artan erişilebilirliği ve kullanılabilirliği, yapay zekada özellikle görüntüleri doğal dil açıklamalarına dönüştürmede modalite çeviri görevlerinin potansiyelini genişletmiştir. Klinik alanda, özellikle göğüs röntgeni (CXR) analizinde, Bilgisayar Destekli Tespit (CAD) ve Tanı (CADx) teknolojilerinin gelişimi, hasta sonuçlarını ve sağlık hizmeti sunumunu iyileştirmede önemli bir potansiyele sahiptir. Bu araştırma, radyoloji raporlarının otomatik oluşturulması için daha sağlam bir sistem kurmak amacıyla klinik açıdan ilgili bilgi ve görevleri kullanarak tıbbi görüntü temsillerini geliştirmeye odaklanmaktadır. Klinik yollarla uyumlu olarak, gerçek dünya tıbbi uygulamalarını yansıtan doğru ve bağlamsal olarak ilgili raporlar üretmeyi hedeflenmektedir. Bu çalışma, farklı veri modaliteleri arasındaki karmaşık ilişkileri ve tamamlayıcı bilgileri yakalamada sıklıkla başarısız olan mevcut tek modaliteli yaklaşımların sınırlamalarını ele almaktadır. Bu araştırmanın temel hedefleri üç yönlüdür: çeşitli veri türleri için verimli çoklu-girdi önişleme mekanizmaları geliştirmek; görsel, metinsel ve klinik verileri birleşik gömmelere dönüştüren sağlam modalite füzyon çerçeveleri oluşturmak ve çoklu-görev öğrenme yoluyla temsil öğrenme yeteneklerini geliştirmek. Bu tez, metin üretme doğruluğunda ve bağlamsal uygunlukta önemli iyileştirmeler gösteren yenilikçi çoklu-girdi çoklu-akış uçtan uca eğitilebilen derin öğrenme ağları önermektedir. Ayrıca, kapsamlı ablasyon çalışmaları, farklı mimarilerin sistematik analizleri ve özellik öğrenimini optimize etmek ve üretilen raporlardaki halüsinasyonu azaltmak için çoklu-görev öğrenme stratejilerinin tanıtımını içermektedir. Bulgular, tıbbi uygulamalarda çoklu-modal ve çoklu-görev öğrenmenin potansiyel faydalarını vurgulayarak, entegre çoklu-modalite gerektiren diğer alanlar için daha geniş çaplı etkileri olduğunu göstermektedir. Araştırma, dil değişkenliği, metrik yetersizliği ve hesaplama talepleri gibi zorluklarla karşılaşsa da alan-ötesi uygulanabilirlik potansiyeline sahip çok yönlü bir çerçeve ve çoklu-modal ve çapraz-modal yapay zekâ sistemlerinde gelecek gelişmeler için bir yol haritası sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing availability of diverse data sources has expanded the potential for modality translation tasks in artificial intelligence, particularly in converting images into natural language descriptions. In the clinical domain, particularly in chest X-ray (CXR) analysis, advancing Computer-Aided Detection (CAD) and Diagnosis (CADx) technologies hold significant promise for improving patient outcomes and healthcare delivery. This research focuses on improving medical image representations by leveraging clinically relevant information and tasks to establish a more robust pipeline for the automated generation of radiology reports. By aligning with clinical pathways, we aim to generate accurate, contextually relevant reports that reflect real-world medical practices. This study addresses the limitations of current single-modality approaches, which often fail to capture complex relationships and complementary information across different data modalities. The primary objectives of this research are threefold: to develop efficient multi-input pre-processing mechanisms for diverse data types; to establish robust frameworks for modality fusion, combining visual, textual, and clinical data into unified embeddings; and to enhance representation learning capabilities through joint optimisation in multi-task learning. This thesis proposes novel multi-input multi-stream end-to-end networks demonstrating significant improvements in text generation accuracy and contextual relevance. It also includes comprehensive ablation studies, systematic analyses of different architectures, and the introduction of multi-task learning strategies to optimise feature learning and reduce hallucination in generated reports. The findings highlight the potential benefits of multi-modal and multi-task learning in medical applications, suggesting broader implications for other fields requiring integrated multi-modality. While the research faces challenges such as language variability, metric inadequacy, and computational demands, it presents a versatile framework with potential cross-domain applicability and a roadmap for future developments in multi-modal and cross-modal AI systems.
Benzer Tezler
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Üniversitelerdeki öğrenci işlerinin mikrobilgisayarlar yardımı ile çözümlenmesine ilişkin bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SAİT ESLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL ŞENGONCA
- Kısa zincirli bazı alkil aromatik hidrokarbonların yüzey aktif madde olarak kullanım alanlarının incelenmesi
Performance of short-chain alkyl aromatic sulphonates in light duty foaming detersents
BİKEM ÖVEZ
- Elma suyu aroma maddeleri üzerine çalışmalar
Başlık çevirisi yok
DOĞAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKAN ILICALI
- Design and implementation of two integrity subsystems for the relational DBMSs: RAP and embedded SQL
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM ÇİNGİL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. ASUMAN DOĞAÇ