[论文解读] Integrating Medical Imaging and Clinical Reports Using Multimodal Deep Learning for Advanced Disease Analysis

Ziyan Yao, Fei Lin+4 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2024

Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingMedicine被引用 3

一句话总结

本文提出了一种多模态深度学习框架，通过卷积神经网络（CNN）提取医学图像特征，利用带有注意力机制的双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）理解临床报告，实现视觉与文本表征的有效融合。该模型通过专用的多模态融合层，在疾病分类、病灶定位和临床报告生成任务中均取得了优越性能。

ABSTRACT

In this paper, an innovative multi-modal deep learning model is proposed to deeply integrate heterogeneous information from medical images and clinical reports. First, for medical images, convolutional neural networks were used to extract high-dimensional features and capture key visual information such as focal details, texture and spatial distribution. Secondly, for clinical report text, a two-way long and short-term memory network combined with an attention mechanism is used for deep semantic understanding, and key statements related to the disease are accurately captured. The two features interact and integrate effectively through the designed multi-modal fusion layer to realize the joint representation learning of image and text. In the empirical study, we selected a large medical image database covering a variety of diseases, combined with corresponding clinical reports for model training and validation. The proposed multimodal deep learning model demonstrated substantial superiority in the realms of disease classification, lesion localization, and clinical description generation, as evidenced by the experimental results.

研究动机与目标

• 为解决异构医学数据（特别是医学图像与临床报告）的统一表征问题，以支持高级疾病分析。
• 通过结合视觉与文本临床信息，提升疾病分类的准确率与可解释性。
• 通过融合医学图像的空间特征与临床相关文本表述，实现在病灶定位上的精确性。
• 通过联合建模图像与报告模态，实现全面且准确的临床描述生成。
• 开发一种稳健的多模态融合机制，以捕捉跨模态依赖关系，增强诊断推理能力。

提出的方法

• 使用卷积神经网络（CNN）从医学图像中提取高维、具有空间感知能力的特征，捕捉病灶细节、纹理与空间分布。
• 采用带有注意力机制的双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）处理临床报告，以捕获深层语义表征并突出显示与疾病相关的关键语句。
• 设计自定义的多模态融合层，实现图像与文本特征之间的有效交互与整合，支持联合表征学习。
• 融合机制动态关注相关图像与文本特征，增强跨模态对齐与上下文理解能力。
• 在大规模医学图像数据库及其对应临床报告上端到端训练模型，采用监督学习目标优化分类、定位与生成任务。
• 架构支持多任务学习，实现疾病分类、病灶定位与临床报告生成任务的同时优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 多模态深度学习模型在多大程度上能有效整合医学图像的视觉特征与临床报告的语义特征，以提升诊断性能？
• RQ2 所提出的注意力增强型Bi-LSTM在多大程度上提升了放射科报告中临床相关语句的识别能力？
• RQ3 与模态专用或早期融合基线相比，多模态融合层是否能显著增强联合表征学习？
• RQ4 当结合图像级特征与文本描述时，该模型在病灶定位任务中的表现如何？
• RQ5 通过联合利用图像与报告模态，该模型能否生成在临床上连贯且准确的描述？

主要发现

• 所提模型在疾病分类任务中表现出显著优越性，优于单模态与早期融合基线，在基准数据集上表现优异。
• 由于融合机制有效对齐了图像区域与相关文本描述，病灶定位性能得到显著提升。
• 在临床报告生成任务中达到最先进水平，生成的描述在语义准确性和临床相关性方面均表现良好。
• Bi-LSTM中的注意力机制有效突出临床报告中的关键诊断短语，提升了模型的可解释性与关注焦点。
• 多模态融合层实现了稳健的跨模态特征交互，使模型在多种疾病类型上的预测更加可靠且具备良好的泛化能力。
• 实证评估证实，分类、定位与生成任务的联合学习显著提升了所有三项下游任务的性能。