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计算机研究与发展 2016年第12期53卷 2669-2680页

作者：田驰远陈德华王梅乐嘉锦东华大学计算机科学与技术学院上海201620

病理检查报告中的文本通常为非结构化数据,不利于计算机自动分析和处理.目前文本结构化主要采用信息关系抽取方法,然而病理检查报告所具有的语义特殊性,给中文信息关系抽取带来了挑战.为解决上述问题,设计了一种针对病理检查报告的结构... 详细信息

病理检查报告中的文本通常为非结构化数据,不利于计算机自动分析和处理.目前文本结构化主要采用信息关系抽取方法,然而病理检查报告所具有的语义特殊性,给中文信息关系抽取带来了挑战.为解决上述问题,设计了一种针对病理检查报告的结构化方法,首先通过神经网络语言模型获得病理报告中的同义词表,合并一义多词现象;在此基础上,生成病理检查报告文本的依存关系树,并提出切分短句和信息标注的剪裁策略,以简化初始生成的依存关系树结构,从而使语法关系更加清晰,提高结构化结果的准确度;进而,利用依存句法分析结果从中文检查报告中提取指标及对应指标值,并自动生成结构化模板.实验采用医生真实使用的医疗病理检查报告进行验证,其结果表明:该方法在指标词和对应指标值提取任务中的准确率可以分别达到82.91%和79.11%,为相关研究打下了基础.

关键词：医疗数据病理报告依存句法分析文本结构化处理神经网络语言模型

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基于深度学习的病理报告结构化方法研究

基于深度学习的病理报告结构化方法研究

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作者：许波上海财经大学

学位级别：硕士

随着国内医疗信息化的发展,医院在为患者提供医疗服务时,积累了大量的数据,大部分为非结构化数据,病理报告就是其中重要的医疗文档。病理报告的内容包括病人的基本信息、大体所见、镜下所见和诊断结果,它是一种非结构化的数据。病理报... 详细信息

随着国内医疗信息化的发展,医院在为患者提供医疗服务时,积累了大量的数据,大部分为非结构化数据,病理报告就是其中重要的医疗文档。病理报告的内容包括病人的基本信息、大体所见、镜下所见和诊断结果,它是一种非结构化的数据。病理报告的诊断结果被称为“诊断的金标准”,病理医生又被称为“医生的医生”,所以病理报告的内容指导临床的诊断和治疗方向,同时病理报告对制药、医学研究具有重大的价值。但是因为其非结构化的特点,这些数据没有被充分利用和分析。为此,本文针对病理报告的结构化问题,利用深度学习模型——双向长短时记忆网络（Bi LSTM）和条件随机场（CRF）来提取病理报告的特征标签,来进行结构化设计,然后设计了一套病理文本数据结构化处理系统,系统可以提取病理报告中指标值。本文先对病理报告的文本结构进行了分析,总结出报告文本内容的层次结构。然后构建了专业的病理词典,并阐述了病理报告的结构化处理流程。通过真实数据集的测试,算法的准确率P为94.5%,平均召回率R为96.7%,平均F1值为0.96。最后本文介绍了病理报告文本结构化的算法系统实现,以及在病理信息化项目中的具体应用。该系统可以有效提升医生的取材和诊断的效率,辅助病理工作人员能够高效地检索或者归档病理切片和数字切片,而且可以为疾病的病理分析和药物研发提供一定的数据支持。病理医学大数据会成为趋势,医生可能不会在显微镜下阅片以及手动输入非结构化报告,而是查看数字切片,在看数字切片的同时,辅助诊断系统会提示病理的大分类或者阴阳二分类,医生写报告的时候也有结构化的语句可供选择。诊断完毕后,切片自动被编码分类,方便检索,而报告的结构化数据也被储存并用于分析。病理文本结构化的工作会根据样本、分类、需求在不断优化。

关键词：医疗数据病理报告深度学习文本结构化处理

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领域本体驱动的乳腺超声检查报告结构化研究与实现

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作者：刘淑君东华大学

学位级别：硕士

乳腺超声检查因其高准确率、低检查费用、可多切面观察等特点,已经成为诊断乳腺疾病的重要方式。乳腺超声检查报告记录着患者的影像表现、医生对患者的临床诊断和诊断意见等内容,蕴含着丰富的乳腺医学知识,具有极高的研究价值。医生为... 详细信息

乳腺超声检查因其高准确率、低检查费用、可多切面观察等特点,已经成为诊断乳腺疾病的重要方式。乳腺超声检查报告记录着患者的影像表现、医生对患者的临床诊断和诊断意见等内容,蕴含着丰富的乳腺医学知识,具有极高的研究价值。医生为了更加准确的描述患者病情,通常以自然语言的形式描述影像表现和诊断意见,但是这种非结构化文本具有叙述性、无结构、数据描述不统一的特点,不利于计算机自动分析和挖掘数据,在一定程度上阻碍了医疗大数据的发展。因此,有必要对乳腺超声检查报告进行结构化处理,使其为更大规模的医疗数据研究服务。为解决上述问题,本文在传统结构化技术基础上,结合乳腺超声检查报告的文本特点,提出了一种领域本体驱动的乳腺超声检查报告结构化方法。该方法首先构建乳腺超声领域本体,然后基于领域本体实现了乳腺超声检查报告的结构化处理。本文所做的研究如下:1)构建了乳腺超声领域本体。本文采用自动构建本体的思想,结合病理学和解剖学的先验知识,获取乳腺超声领域本体的基础框架;然后对乳腺超声文本做数据预处理,包括中文分词、同义词替换和文本切分,并以切分后的描述块为处理单位,采用命名实体识别和实体关系抽取算法,获取实体关系三元组;最后向乳腺超声领域本体的基础框架添加内容,构建完成乳腺超声领域本体。2)提出了一种领域本体驱动的乳腺超声检查报告结构化方法。该方法首先对乳腺超声文本做数据预处理,得到文本切分后的多个描述块和对应的领域本体分支子树,以领域本体的叶子节点和路径为研究出发点,根据算法扫描器中的获取分支子树路径算法和生成语义子树算法,在领域本体中进行节点信息匹配,得到与乳腺超声报告对应的乳腺超声语义子树。最后将XML表示的乳腺超声语义子树转化为以关系型表结构存储的乳腺超声结构化数据。3)实现了超声报告结构化移动端系统。用户可以以拍照或输入文字的方式,上传乳腺超声检查报告,即可得到乳腺超声报告的结构化结果,方便患者用户了解自身病情,为患者提供更高效、更便捷的医疗服务。本文采用某三甲医院的乳腺超声检查报告作为实验数据集,通过实验验证本文所提出方法的有效性和可行性。实验表明,该方法能够达到预期目标,为后续的研究打下了基础。

关键词：乳腺超声检查报告文本结构化处理实体关系抽取领域本体本体构建

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基于依存句法分析的超声检查报告结构化处理方法

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作者：田驰远东华大学

学位级别：硕士

超声检查报告记录了病人在一次超声检查后得到的影像描述及医生的诊断结果,是重要的临床信息,也是医学领域研究重要的数据来源。为了能够更准确地描述患者的病情,医生通常以自然语言书写各类检查报告的内容,上述非结构化数据描述不利于... 详细信息

超声检查报告记录了病人在一次超声检查后得到的影像描述及医生的诊断结果,是重要的临床信息,也是医学领域研究重要的数据来源。为了能够更准确地描述患者的病情,医生通常以自然语言书写各类检查报告的内容,上述非结构化数据描述不利于计算机进行自动分析和处理,在一定程度上阻碍了医疗大数据的信息挖掘和知识发现,因此有必要在分析之前进行结构化处理。目前针对中文自然语言的文本结构化处理方法主要采用的是信息关系抽取技术,然而该方法的可扩展性较差,而超声检查报告中对不同检查部位具有不同的表述特征,所以现有的中文信息关系抽取技术无法适用于超声检查报告文本的结构化处理。为解决上述问题,本文在传统信息关系抽取技术的基础上结合句法分析方法,并根据超声检查报告特有的语法特征,提出了一种基于依存句法分析的医疗指标结构化处理方法。该方法通过分析文本句子结构,获取句中各成分之间的依存关系及语义特征,同时构建依存关系树,最终从依存关系树中获取器官组织或病症的属性描述,进而将非结构化的超声检查报告提取成key-value形式的结构化数据,方便计算机进行分析处理。本文所做的研究如下:首先,本文对现有中文自然语言结构化处理方法的现状进行了归纳,探讨了实体关系抽取、依存句法分析以及基于机器学习方法等结构化处理方法的优缺点,同时对本文涉及的同义词识别方法和文本标注方法的研究现状也作了说明。接着对本文所使用的Word2vec词向量训练工具和Han LP中文自然语言处理工具的工作原理进行了阐述。其次,对本文所提出的基于依存句法分析结构化处理方法的整体框架作了说明,分别介绍了该框架中的主要模块,并对其中的核心算法依次作了详细说明。设置预处理模块是为了消除一义多词现象,通过神经网络语言模型构建超声检查报告的同义词表得以实现;指标提取模块中利用依存关系树生成结构化模板,并采用切分短句和文本标注相结合的分治剪裁策略简化依存关系树结构,使语法关系更加清晰,提高结构化结果的准确度;在后处理模块中对噪声数据进行修正,同时优化算法,提高其可扩展性。最后,本文使用真实的医院病理检查报告数据作为实验数据集,验证了本文提出的结构化处理方法的可用性及通用性。实验表明,针对超声检查报告的指标词和对应指标值提取的准确率可以分别达到82.91%和79.11%,为相关研究打下了基础。

关键词：医疗数据超声检查报告依存句法分析文本结构化处理神经网络语言模型

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