基于大语言模型的医学影像报告自动生成与评估工具包

本项目为GitHub开源工具包（作者：jinghanSunn，链接：https://github.com/jinghanSunn/LLM-based-Radiology-Report-Generation-Evaluation-Toolkit），核心目标是利用大语言模型（LLM）实现胸部X光影像的自动化放射学报告生成，并提供临床与自然语言生成（NLG）多维度评估指标，为研究人员和开发者提供开箱即用的解决方案。

传统放射学报告撰写需专业医师耗费大量时间，深度学习自动化报告生成技术可显著提升效率。近年来LLM在自然语言理解与生成方面的强大能力，为医学影像报告生成带来新的技术路径。

1. 报告生成模块：结合计算机视觉模型提取的影像特征与LLM语言生成能力，输出符合临床规范的结构化诊断报告；2. 多维度评估：临床指标（通过CheXbert评估病理检测准确性）+ NLG指标（BLEU、ROUGE、METEOR衡量流畅度与参考文本相似度）；3. LLM标注器：提供脚本支持LLM作为自动标注工具，降低人工评估成本。

工具包基于Python开发，主要依赖包括LLM接口（支持OpenAI GPT、开源LLM等）、CheXbert（医学实体识别与病理分类）、标准NLG评估库。代码结构清晰，含独立评估脚本与模块化设计，便于定制扩展。

适用于：1. 医学影像AI研究（标准化报告生成与评估基准）；2. 临床辅助诊断（为放射科医师提供初步报告草稿）；3. 模型性能对比（支持不同LLM模型公平对比）；4. 医学教育（培训医学生理解报告结构与术语）。

实践意义：缓解医疗资源分布不均下的放射科医师短缺问题，推动医学影像AI技术规范发展，确保生成报告质量与安全性。展望：随着多模态大模型技术进步，未来将实现更精准可靠的自动化医学报告生成系统，为临床诊断提供有力支持。