哥廷根数学学派
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Medical Report Generation

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  • [AAAI 2019] Knowledge-Driven Encode, Retrieve, Paraphrase for Medical Image Report Generation [pdf]
  • [ICDM 2019] Automatic Generation of Medical Imaging Diagnostic Report with Hierarchical Recurrent Neural Network [pdf]
  • [MICCAI 2019] Automatic Radiology Report Generation based on Multi-view Image Fusion and Medical Concept Enrichment [pdf]
  • [NeurIPS 2021 D&B] FFA-IR: Towards an Explainable and Reliable Medical Report Generation Benchmark [pdf]
  • [CVPR 2022] Cross-modal Clinical Graph Transformer for Ophthalmic Report Generation [pdf]
  • [EMNLP 2018] Automated Generation of Accurate & Fluent Medical X-ray Reports [pdf] [code]
  • [ACL 2018] On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports [pdf]
  • [ACL 2021] Competence-based Multimodal Curriculum Learning for Medical Report Generation [pdf]
  • [NeurIPS 2018] Hybrid Retrieval-Generation Reinforced Agent for Medical Image Report Generation [pdf]
  • [CVPR 2021] Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Radiology Report Generation [pdf]
  • [MICCAI 2021] AlignTransformer: Hierarchical Alignment of Visual Regions and Disease Tags for Medical Report Generation [pdf]
  • [NAACL-HLT 2021] Improving Factual Completeness and Consistency of Image-to-Text Radiology Report Generation [pdf]
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  • [TMI 2023] Attributed Abnormality Graph Embedding for Clinically Accurate X-Ray Report Generation [pdf]
  • [EMNLP 2020] Generating Radiology Reports via Memory-driven Transformer [pdf]
  • [ACCV 2020] Hierarchical X-Ray Report Generation via Pathology tags and Multi Head Attention [pdf]
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  • [MICCAI 2021] Surgical Instruction Generation with Transformers [pdf]
  • [MICCAI 2021] Class-Incremental Domain Adaptation with Smoothing and Calibration for Surgical Report Generation [pdf]
  • [Nature Machine Intelligence 2022] Generalized Radiograph Representation Learning via Cross-supervision between Images and Free-text Radiology Reports [pdf]
  • [MICCAI 2022] A Self-Guided Framework for Radiology Report Generation [pdf]
  • [ACL-IJCNLP 2021] Cross-modal Memory Networks for Radiology Report Generation [pdf]
  • [MICCAI 2022] A Medical Semantic-Assisted Transformer for Radiographic Report Generation [pdf]
  • [MIDL 2022] Representative Image Feature Extraction via Contrastive Learning Pretraining for Chest X-ray Report Generation [pdf]
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  • [ICML 2022] Improving Radiology Report Generation Systems by Removing Hallucinated References to Non-existent Priors [pdf]
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  • [BMVC 2022] On the Importance of Image Encoding in Automated Chest X-Ray Report Generation [pdf]
  • [arXiv 2022] RoentGen: Vision-Language Foundation Model for Chest X-ray Generation [pdf]
  • [COLING 2022] DeltaNet:Conditional Medical Report Generation for COVID-19 Diagnosis [pdf]
  • [arXiv 2023] Unified Chest X-ray and Radiology Report Generation Model with Multi-view Chest X-rays [pdf]
  • [ECCV 2022] Cross-modal Prototype Driven Network for Radiology Report Generation [pdf]
  • [WWW 2023] Auxiliary signal-guided knowledge encoder-decoder for medical report generation [pdf]
  • [CVPR 2023] Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report Generation [pdf]
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  • [ICASSP 2023] MvCo-DoT:Multi-View Contrastive Domain Transfer Network for Medical Report Generation [pdf]
  • [CHIL 2023] Token Imbalance Adaptation for Radiology Report Generation [pdf]
  • [arXiv 2023] Boosting Radiology Report Generation by Infusing Comparison Prior [pdf]
  • [AAAI 2023] "Nothing Abnormal": Disambiguating Medical Reports via Contrastive Knowledge Infusion [pdf]
  • [arXiv 2023] Automatic Radiology Report Generation by Learning with Increasingly Hard Negatives [pdf]
  • [arXiv 2023] S4M: Generating Radiology Reports by A Single Model for Multiple Body Parts [pdf] [code]
  • [arXiv 2023] XrayGPT: Chest Radiographs Summarization using Medical Vision-Language Models [pdf]
  • [ACL W 2023] shs-nlp at RadSum23: Domain-Adaptive Pre-training of Instruction-tuned LLMs for Radiology Report Impression Generation [pdf]
  • [arXiv 2023] Customizing General-Purpose Foundation Models for Medical Report Generation [pdf]
  • [CVPR 2023] KiUT: Knowledge-injected U-Transformer for Radiology Report Generation [pdf]
  • [arXiv 2023] Utilizing Longitudinal Chest X-Rays and Reports to Pre-Fill Radiology Reports [pdf]
  • [ACL 2023] Replace and Report: NLP Assisted Radiology Report Generation [pdf]
  • [ICCV 2023] PRIOR: Prototype Representation Joint Learning from Medical Images and Reports [pdf]
  • [ICML W 2023] Rethinking Medical Report Generation: Disease Revealing Enhancement with Knowledge Graph [pdf]
  • [MICCAI 2023] Rad-ReStruct: A Novel VQA Benchmark and Method for Structured Radiology Reporting [pdf]
  • [arXiv 2023] IIHT: Medical Report Generation with Image-to-Indicator Hierarchical Transformer [pdf]
  • [arXiv 2023] Can Prompt Learning Benefit Radiology Report Generation? [pdf]
  • [arXiv 2023] Finding-Aware Anatomical Tokens for Chest X-Ray Automated Reporting [pdf]
  • [arXiv 2023] PromptMRG: Diagnosis-Driven Prompts for Medical Report Generation [pdf]
  • [arXiv 2023] Dynamic Multi-Domain Knowledge Networks for Chest X-ray Report Generation [pdf]
  • [arXiv 2023] ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [pdf]
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  • 多模态Multimodal医学图像相关论文_第1张图片多模态Multimodal医学图像相关论文_第2张图片博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任
    《中国电机工程学报》优秀审稿专家，《控制与决策》，《系统工程与电子技术》等EI期刊审稿专家，担任《计算机科学》，《电子器件》 ， 《现代制造过程》 ，《船舶工程》 ，《轴承》 ，《工矿自动化》 ，《重庆理工大学学报》 ，《噪声与振动控制》 ，《机械传动》 ，《机械强度》 ，《机械科学与技术》 ，《机床与液压》，《声学技术》，《应用声学》，《石油机械》，《西安工业大学学报》等中文核心审稿专家。
    擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
     

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