计算机应用研究

作者：张嘉诚,欧卫华,陈英杰,张文川,熊嘉豪,

单位：贵州师范大学a.数学科学学院;b.大数据与计算机科学学院,贵阳550025；

关键词：胸部X线影像,双塔跨模态检索,细粒度,Transformer,BERT,

基金：国家自然科学基金资助项目(62262005,61962010)；；

针对现有胸部X线影像和诊断报告跨模态方法重点聚焦于全局信息对齐，忽视了影像和诊断报告间的细粒度语义关联，导致检索精度低、匹配度差的问题，提出全局和局部联合对齐的胸部X线影像和诊断报告双塔跨模态检索方法（CDTCR）。具体来说，针对细粒度语义表征，提出由残差网络组成的影像编码器学习影像的细粒度特征和由Transformer构成的BERT模型学习诊断报告的细粒度语义特征；针对细粒度语义关联问题，设计影像对句子和区域对词组两个不同粒度的模态间信息对齐策略，解决了不同模态间细粒度语义关联不足的问题。大型医学数据集MIMIC-CXR上的实验结果表明，CDTCR比现有的跨模态检索方法，检索精度更高、可解释性更强。

来源：2023年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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