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#430
summarized by : Kazuma Nakata
どんな論文か？
放射線科の報告書を自動的に作成することは、報告書作成のコストが減り、確認作業に人の資源を割けるため誤診を回避することができる。放射線の報告書を自動で作成するには，大量のX線画像とその報告書から作成できるのだが，それらのデータには異常なデータが少ないため，誤った報告書を作成してしまう。そこで，X線画像に対する事前の単語の関係と事後的な報告書の特徴を組み合わせることで、報告書を作成する手法を提案した．
新規性
正常が少ない画像とレポート(単語)のデータセットから、データ数の偏りに依存しないために事前知識と事後知識を探索または抽出するアプローチを提案した。
結果
公開されているIU-XrayとMIMIC-CXRデータセットにおいて、最先端の手法であった。
その他（なぜ通ったか？等）
すべての結果において、提案手法の性能がよかったので採択されたと思う。
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