医学影像诊断报告的结构化研究

摘要：

[目的]研究医学影像诊断报告的结构化方法,实现从医学影像诊断报告中准确高效地提取信息.[方法]分析医学影像诊断报告的文本特征,提出基于实体识别和规则抽取相结合的结构化方法,标注800份医学影像诊断报告构建数据集实验评估.[结果]所提方法对医学影像诊断报告各类实体的识别精确率均达到了 0.87,相较于BERT-BiLSTM-CRF在识别精确率上提升了 4.03个百分点,召回率提升了 2.81个百分点.该医学影像诊断报告结构化方法比基于依存分析的结构化方法对检查项和检查结果的识别精确率分别提升5.62个百分点和2.31个百分点.[局限]研究基于某医院PET-CT影像诊断报告,数据来源单一.[结论]实现医学影像诊断报告从自由文本到结构化数据的转换,不仅优化医学影像诊断报告的分类、检索与存储,还为医学影像领域后续研究提供数据支持.

关键词：医学影像诊断报告、实体识别、规则抽取、结构化

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61877059

在线出版日期：2023-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：46-56