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自然图像字幕（NIC）是一个跨学科研究领域，位于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中。已经介绍了有关该主题的几项作品，从基于模板的早期方法到最新的基于深度学习的方法。本文在NIC领域进行了一项调查，尤其是关注其在放射学领域的医疗图像字幕（MIC）和诊断字幕（DC）的应用。对最先进的审查进行了总结，总结了NIC和DC的主要研究工作，以提供有关该主题的广泛概述。这些作品包括现有的NIC和MIC模型，数据集，评估指标以及专业文献中的先前评论。对修订的工作进行了彻底的分析和讨论，强调了现有方法的局限性及其在实际临床实践中的潜在影响。同样，根据检测到的局限性概述了未来的潜在研究线。
医学图像分析-Archivo Digital UPM
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