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  1. カンファレンス等
  2. NTCIR
  3. 18th (2024-2025)

Optimizing Causality-Based Radiology Reporting with Retrieval-Augmented and Structured Reasoning Approaches for the NTCIR-18 HIDDEN-RAD Task

https://doi.org/10.20736/0002002087
https://doi.org/10.20736/0002002087
b798c2ce-98bb-43e9-ab82-f7cf27c69f37
名前 / ファイル ライセンス アクション
04-NTCIR18-HIDDEN-RAD-ChoJ.pdf 04-NTCIR18-HIDDEN-RAD-ChoJ.pdf (863.3 KB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2025-06-06
タイトル
タイトル Optimizing Causality-Based Radiology Reporting with Retrieval-Augmented and Structured Reasoning Approaches for the NTCIR-18 HIDDEN-RAD Task
言語 en
作成者 Ju-Min Cho

× Ju-Min Cho

en Ju-Min Cho

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Ho-Jin Yi

× Ho-Jin Yi

en Ho-Jin Yi

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Myung-Kyu Kim

× Myung-Kyu Kim

en Myung-Kyu Kim

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Se-Jin Jeong

× Se-Jin Jeong

en Se-Jin Jeong

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Seung-Hoon Na

× Seung-Hoon Na

en Seung-Hoon Na

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内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The nash team participated in the NTCIR-18 Hidden-RAD Task, focusing on generating causality-based diagnostic inferences from radiology reports. In Subtask 1, we applied a cost-efficient API-driven inference pipeline to recover hidden causalities within MIMIC-CXR reports. Our pipeline integrates few-shot in-context learning, retrieval-enhanced prompting, and strict candidate selection using an evaluation checklist. By leveraging retrieved similar cases to enrich the prompt dynamically, this approach achieved the highest ranking (1st place) in the official evaluation. In Subtask 2, we explored structured diagnostic reasoning using PRISMA-Guided Causal Explanation, applying prompt-based systematic reasoning to enhance interpretability. Our method, leveraging structured PRISMA flow with large language models, secured 2nd place in the official evaluation. Additionally, we investigated an alternative approach that combined fine-tuning and domain-specific prompting to improve model adaptability. While this method was not included in the final ranking, it demonstrated potential in enhancing domain-specific model interpretability. These findings contribute to the advancement of explainable AI (XAI) in radiology, bridging the gap between automated diagnosis and human expert decision-making.
言語 en
出版者
出版者 NII Institutional Repository
言語 en
日付
日付 2025-06-06
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.20736/0002002087
ID登録タイプ JaLC
関連情報
関連タイプ isReferencedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-18/index.html
言語 en
関連名称 NTCIR-18 Conference
開始ページ
開始ページ none
会議記述
会議名 NTCIR-18 Conference
言語 en
回次 18
主催機関 National Institute of Informatics
言語 en
開始年 2025
開始月 6
開始日 10
終了年 2025
終了月 6
終了日 13
開催期間 June 10-13, 2025
言語 en
開催会場 National Institute of Informatics
言語 en
開催国 JPN
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Ver.1 2025-06-04 08:02:36.497669
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