發(fā)布時間：2020-04-23 19:22

【摘要】：乳腺超聲檢查因其高準(zhǔn)確率、低檢查費用、可多切面觀察等特點,已經(jīng)成為診斷乳腺疾病的重要方式。乳腺超聲檢查報告記錄著患者的影像表現(xiàn)、醫(yī)生對患者的臨床診斷和診斷意見等內(nèi)容,蘊含著豐富的乳腺醫(yī)學(xué)知識,具有極高的研究價值。醫(yī)生為了更加準(zhǔn)確的描述患者病情,通常以自然語言的形式描述影像表現(xiàn)和診斷意見,但是這種非結(jié)構(gòu)化文本具有敘述性、無結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)描述不統(tǒng)一的特點,不利于計算機自動分析和挖掘數(shù)據(jù),在一定程度上阻礙了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展。因此,有必要對乳腺超聲檢查報告進行結(jié)構(gòu)化處理,使其為更大規(guī)模的醫(yī)療數(shù)據(jù)研究服務(wù)。為解決上述問題,本文在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化技術(shù)基礎(chǔ)上,結(jié)合乳腺超聲檢查報告的文本特點,提出了一種領(lǐng)域本體驅(qū)動的乳腺超聲檢查報告結(jié)構(gòu)化方法。該方法首先構(gòu)建乳腺超聲領(lǐng)域本體,然后基于領(lǐng)域本體實現(xiàn)了乳腺超聲檢查報告的結(jié)構(gòu)化處理。本文所做的研究如下:1)構(gòu)建了乳腺超聲領(lǐng)域本體。本文采用自動構(gòu)建本體的思想,結(jié)合病理學(xué)和解剖學(xué)的先驗知識,獲取乳腺超聲領(lǐng)域本體的基礎(chǔ)框架;然后對乳腺超聲文本做數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括中文分詞、同義詞替換和文本切分,并以切分后的描述塊為處理單位,采用命名實體識別和實體關(guān)系抽取算法,獲取實體關(guān)系三元組;最后向乳腺超聲領(lǐng)域本體的基礎(chǔ)框架添加內(nèi)容,構(gòu)建完成乳腺超聲領(lǐng)域本體。2)提出了一種領(lǐng)域本體驅(qū)動的乳腺超聲檢查報告結(jié)構(gòu)化方法。該方法首先對乳腺超聲文本做數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到文本切分后的多個描述塊和對應(yīng)的領(lǐng)域本體分支子樹,以領(lǐng)域本體的葉子節(jié)點和路徑為研究出發(fā)點,根據(jù)算法掃描器中的獲取分支子樹路徑算法和生成語義子樹算法,在領(lǐng)域本體中進行節(jié)點信息匹配,得到與乳腺超聲報告對應(yīng)的乳腺超聲語義子樹。最后將XML表示的乳腺超聲語義子樹轉(zhuǎn)化為以關(guān)系型表結(jié)構(gòu)存儲的乳腺超聲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。3)實現(xiàn)了超聲報告結(jié)構(gòu)化移動端系統(tǒng)。用戶可以以拍照或輸入文字的方式,上傳乳腺超聲檢查報告,即可得到乳腺超聲報告的結(jié)構(gòu)化結(jié)果,方便患者用戶了解自身病情,為患者提供更高效、更便捷的醫(yī)療服務(wù)。本文采用某三甲醫(yī)院的乳腺超聲檢查報告作為實驗數(shù)據(jù)集,通過實驗驗證本文所提出方法的有效性和可行性。實驗表明,該方法能夠達到預(yù)期目標(biāo),為后續(xù)的研究打下了基礎(chǔ)。
【圖文】：

2Vec 是 Google 研究員 Tomas Mikolov 于 2013 年發(fā)布的一。Word2Vec 根據(jù)給定的語料庫，通過訓(xùn)練可以把對文本詞量空間中的向量運算，，用向量空間上的相似度來表示詞語Word2Vec 輸出的詞向量可以被用來做很多自然語義處理領(lǐng)詞替換、聚類等。2Vec 主要有兩種模型： Continuous Bag-of-Words (CBOs Skip-gram (Skip-gram)模型[39][40]。在訓(xùn)練過程中，Word2Vampling 和 Hierarchical Softmax 方法，來提高詞向量的訓(xùn)練。下面將詳細(xì)介紹 CBOW 模型和 Skip-gram 模型。BOW 模型W 模型根據(jù)中心詞的上下文來預(yù)測中心詞。對于中心詞 的 2k 個詞 ， +1，...， + +1， + 來預(yù)測 ，其口大小。模型的預(yù)測目標(biāo)如公式（2-1）所示： ( | , +1, … , + +1, + )

圖 2-2 Skip-gram 模型-gram 模型結(jié)構(gòu)如圖 2-2 所示，與 CBOW 模型類似，由輸入層組成。第一層為輸入層，輸入中心詞 ；第二層為投影層，；第三層為輸出層，輸出上下文 2k 個詞的概率值。采用 Word2Vec 工具，通過 Skip-gram 模型把文本中的詞特征使用 Negatve Sampling 方法進行優(yōu)化，用向量間的余弦值表示建同義詞表，并對超聲文本中的同義詞做替換，以消除一義實體識別實體識別（Named Entity Recognition，NER）即實體識別，采機器學(xué)習(xí)等方法，對文本中具體實體進行識別并區(qū)分其種類在自然語言處理和信息抽取領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用意義和研-6 將命名實體作為明確的概念提出，MUC-7 規(guī)定了命名實體、時間類、數(shù)字類）和七小類（人名、地名、機構(gòu)名、時間、
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;R445.1;R655.8

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本文編號：2638062