深度学习领域的医学报告生成经典论文有哪些

深度学习在医学报告生成领域的经典论文包括对数据集、架构、应用和评价的综合分析，以及对医学影像分析中深度学习技术的研究进展的探讨。

经典论文概览

• 数据集与架构分析：对诊断报告生成中使用的深度学习架构进行了调查，包括基于层次的模型等1。
• 技术与历史发展：讨论了医学图像的特征、临床需求、技术应用以及历史发展，同时介绍了新兴的深度学习方法2。
• 报告生成现状：从影像报告结构、数据集、现有模型、评估指标等方面介绍了医学影像报告生成领域的当前研究状况49。
• 自动生成研究：着重于放射科医生日常任务的辅助，旨在通过深度学习自动分析医学影像，以实现快速准确的疾病诊断和治疗方案制定6。
• 评估指标：采用自然语言生成领域的评价指标来评估生成的医学影像报告质量，如双语互译质量评估等7。
• 技术研究进展：综述了深度学习技术在MRI、CT、超声和X线等医学影像分析中的研究进展和应用8。

这些论文为医学影像报告生成领域提供了理论基础和实践指导，推动了该领域的技术发展。