Краткое содержание

arXiv:2511.12259v1 Тип объявления: новый Аннотация: Автоматическая генерация радиологических заключений по рентгенограммам грудной клетки — важная задача в области искусственного интеллекта, имеющая потенциал для значительного снижения нагрузки на радиологов и сокращения времени ожидания пациентов. Несмотря на recentние достижения, существующие подходы часто страдают от недостаточной осведомлённости о заболеваниях в визуальных представлениях и недостаточного согласования между модальностями зрения и языка, чтобы соответствовать специализированным требованиям анализа медицинских изображений. Как следствие, эти модели обычно упускают из виду критически важные патологические признаки на рентгенограммах и не способны генерировать клинически точные заключения. Для преодоления этих ограничений мы предлагаем новую двухэтапную систему, учитывающую заболевания, для генерации заключений по рентгенограммам грудной клетки. На Этапе~1 наша модель изучает Семантические Токены, Осведомлённые о Заболеваниях (DAST), соответствующие определённым патологическим категориям, с помощью механизмов перекрёстного внимания и многоклассовой классификации, одновременно согласовывая визуальные и языковые представления с помощью контрастного обучения. На Этапе~2 мы