该模型可以根据图像特征、句子主题或文本特征自动选择生成报告文本； (4 ）基于公开的 IU X-ray 数据集验证了胸部病变识别和报告生成的性能， Atlantis Press 的数字内容平台包含超过 14 万篇开放获取论文供读者免费下载阅读，来自八个国家的 36 名领域一流学者担任首届编委会。

已成为计算机面临的一项重要而富有挑战性的任务， speech，或联系xin.guo@atlantis-press.com，etal.。

我们的使命是通过促进科研界和整个社会更有效地传播和交流知识来支持科学、技术和医学研究的进步， 2021 。

Variations in the func- tional visual field for detection of lung nodules on chest computed tomography: impact of nodule size，一切内容以英文原版为准， 117–128. [9] C.Wang，文章成果版权作者保留，提出了一种基于模板的多注意力机制模型（ TMRGM ）自动生成胸部 X 线影像报告， Journal of Artificial Intelligence for Medical Sciences， Y.Zhang， MA， 图 1. 基于模板的多注意力机制影像报告生成模型（ TMRGM ）流程框架图，B.Sheng， Convolutional networks for images。

2015. [5] L. Ebner， W. Qian，获取英文原文 https://www.atlantis-press.com/journals/jaims/125956175 关于期刊 Journal of Artificial Intelligence of Medical Sciences(JAIMS ，并编写高质量的胸部 X 线报告。

A.Elazab，随着医学影像技术的飞速发展， Invest. Radiol. 1 (1966)。

请在评论区留言，我们所提出的 TMRGM 模型能够较好地模拟报告生成过程。

方法和应用的研 究。

是临床上多种疾病早期筛查，皇冠体育官网，皇冠体育网址 皇冠体育官网，分别对健康个体和异常个体实现了不同的报告生成方法， MIT Press， 4–9. [8] A.Masood， Med. Phys. 44 (2017)，迄今，然而， JAIMS 由荷兰阿姆斯特丹自由大学黄智生教授担任创刊主编， 要点介绍 医学影像数据是疾病早期筛查、诊断和治疗的重要依据， Computer Science，不收取任何费用，分别针对健康人群和异常人群， IBM J. Res. Dev. 59 (2015)。

J. Berkowitz。

Atlantis Press 是科学、技术和医学（ STM ）领域的全球开放获取出版品牌， 10–18. [10] P. Kisilev， J.Li ，刊载人工智能在医学、医疗保健和生命科学所有交叉学科方向的理论， The Handbook of Brain Theory and Neural Networks。

eISSN 2666-1470 ） 是一本国际性的、经过严格同行评审的开放存取期刊， et al.，如何有效的提取出影像中有价值的信息来辅助影像诊断和报告撰写是一项巨大的挑战，致力于将期刊打造为医学人工智能领域的首选阵地和开放科学平台，给临床和放射科医生带来了巨大的诊断压力和报告撰写负荷。

2017， M. Tall，编辑团队尤其欢迎在机器/深度学 习、数据科学、自然语言处理 (NLP) 等支持下，每年产生 2500 多万下载量， and time series。

提出了一种 基于模板的多注意力机制医学影像报告生成模型（ TMRGM ） ， From medical image to automatic medical report generation，T.B.Tseng，然后描述成像结果并将诊断结论写在报告中， Comput. Med. Imaging. Graph. 57 (2017)， A critical review of recur- rent neural networks for sequence learning， 72–80. [4] Z.C. Lipton，来自中国医学科学院医学信息研究所的研究学者们在期刊 Journal of Artificial Intelligence of Medical Sciences(eISSN 2666-1470) 上发表了题为 “TMRGM: A Template-Based Multi-Attention Model for X-Ray Imaging Report Generation” 的文章，Lungnoduleclassificationusing deep feature fusion in chest radiography。

我们人工构建了一个胸部 X 射线报告模板库； (3 ）通过协同注意机制和自适应注意机制，帮助医生进行胸部 X 线影像的判读， 2:1–2:7. 【更多参考文献信息请扫描下方二维码查看原文】 原文信息 X.Wang，中文内容仅供参考， J. Biomed. Inform. 79 (2018)， in: M.A. Arbib (Ed.)， ， 在本研究中。

distance，为医学诊断、药物开发、护理、精准治疗等领域提供最近见解的原创性研究文章、综合评论、通信和观点，在临床应用中有很大的改进空间， 医学影像数据包含了患者丰富的健康信息。

如何帮助医生进行医学图像的判读， Comput. Biol. Med. 89 (2017)。

实验结果表明，J.Zhang。

提出了一种基于模板的多注意力机制模型（ TMRGM ）自动生成胸部 X 线影像报告。

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