本文關(guān)鍵詞： 醫(yī)療數(shù)據(jù) 超聲檢查報告 依存句法分析 文本結(jié)構(gòu)化處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型　出處：《東華大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：超聲檢查報告記錄了病人在一次超聲檢查后得到的影像描述及醫(yī)生的診斷結(jié)果,是重要的臨床信息,也是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究重要的數(shù)據(jù)來源。為了能夠更準(zhǔn)確地描述患者的病情,醫(yī)生通常以自然語言書寫各類檢查報告的內(nèi)容,上述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)描述不利于計算機進行自動分析和處理,在一定程度上阻礙了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的信息挖掘和知識發(fā)現(xiàn),因此有必要在分析之前進行結(jié)構(gòu)化處理。目前針對中文自然語言的文本結(jié)構(gòu)化處理方法主要采用的是信息關(guān)系抽取技術(shù),然而該方法的可擴展性較差,而超聲檢查報告中對不同檢查部位具有不同的表述特征,所以現(xiàn)有的中文信息關(guān)系抽取技術(shù)無法適用于超聲檢查報告文本的結(jié)構(gòu)化處理。為解決上述問題,本文在傳統(tǒng)信息關(guān)系抽取技術(shù)的基礎(chǔ)上結(jié)合句法分析方法,并根據(jù)超聲檢查報告特有的語法特征,提出了一種基于依存句法分析的醫(yī)療指標(biāo)結(jié)構(gòu)化處理方法。該方法通過分析文本句子結(jié)構(gòu),獲取句中各成分之間的依存關(guān)系及語義特征,同時構(gòu)建依存關(guān)系樹,最終從依存關(guān)系樹中獲取器官組織或病癥的屬性描述,進而將非結(jié)構(gòu)化的超聲檢查報告提取成key-value形式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),方便計算機進行分析處理。本文所做的研究如下:首先,本文對現(xiàn)有中文自然語言結(jié)構(gòu)化處理方法的現(xiàn)狀進行了歸納,探討了實體關(guān)系抽取、依存句法分析以及基于機器學(xué)習(xí)方法等結(jié)構(gòu)化處理方法的優(yōu)缺點,同時對本文涉及的同義詞識別方法和文本標(biāo)注方法的研究現(xiàn)狀也作了說明。接著對本文所使用的Word2vec詞向量訓(xùn)練工具和Han LP中文自然語言處理工具的工作原理進行了闡述。其次,對本文所提出的基于依存句法分析結(jié)構(gòu)化處理方法的整體框架作了說明,分別介紹了該框架中的主要模塊,并對其中的核心算法依次作了詳細(xì)說明。設(shè)置預(yù)處理模塊是為了消除一義多詞現(xiàn)象,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型構(gòu)建超聲檢查報告的同義詞表得以實現(xiàn);指標(biāo)提取模塊中利用依存關(guān)系樹生成結(jié)構(gòu)化模板,并采用切分短句和文本標(biāo)注相結(jié)合的分治剪裁策略簡化依存關(guān)系樹結(jié)構(gòu),使語法關(guān)系更加清晰,提高結(jié)構(gòu)化結(jié)果的準(zhǔn)確度;在后處理模塊中對噪聲數(shù)據(jù)進行修正,同時優(yōu)化算法,提高其可擴展性。最后,本文使用真實的醫(yī)院病理檢查報告數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)集,驗證了本文提出的結(jié)構(gòu)化處理方法的可用性及通用性。實驗表明,針對超聲檢查報告的指標(biāo)詞和對應(yīng)指標(biāo)值提取的準(zhǔn)確率可以分別達到82.91%和79.11%,為相關(guān)研究打下了基礎(chǔ)。
[Abstract]:The ultrasonic examination report records the image description of the patient after an ultrasound examination and the doctor's diagnostic results. It is an important clinical information and important data source for medical research, in order to describe the patient's condition more accurately. Doctors usually write the contents of various examination reports in natural language. The above unstructured data description is not conducive to the automatic analysis and processing of computers, and to a certain extent hinders medical big data's information mining and knowledge discovery. Therefore, it is necessary to carry out structured processing before analysis. At present, the main method of text structured processing for Chinese natural language is information relation extraction technology, however, the extensibility of this method is poor. However, the ultrasonic examination report has different expression characteristics for different examination sites, so the existing Chinese information relation extraction technology can not be applied to the structured processing of ultrasonic inspection report text. In order to solve the above problems, Based on the traditional information relation extraction technique and the syntactic analysis method, and according to the special grammatical features of the ultrasonic examination report, This paper presents a structured processing method for medical indicators based on dependency syntax analysis. By analyzing the sentence structure of the text, the dependency and semantic features of each component in the sentence are obtained, and the dependency tree is constructed at the same time. Finally, the attribute description of organ, tissue or disease is obtained from dependency tree, and then the unstructured ultrasonic examination report is extracted into structured data in the form of key-value, which is convenient for computer to analyze and process. The research in this paper is as follows: firstly, In this paper, the current situation of Chinese natural language structured processing methods is summarized, and the advantages and disadvantages of entity relation extraction, dependency syntax analysis and machine learning are discussed. At the same time, the research status of synonym recognition and text tagging is also explained. Then, the working principle of Word2vec word vector training tool and Han LP Chinese natural language processing tool are described. In this paper, the framework of structured processing method based on dependency parsing is introduced, and the main modules in the framework are introduced. The core algorithms are explained in detail. The preprocessing module is set up to eliminate the phenomenon of multi-word meaning, and the synonym table of ultrasonic examination report is constructed by neural network language model. In the index extraction module, the dependency tree is used to generate the structured template, and the divide-and-conquer clipping strategy is adopted to simplify the dependency tree structure, so that the syntax relation is clearer and the accuracy of the structured result is improved. In the post-processing module, the noise data is modified, and the algorithm is optimized to improve its extensibility. Finally, the real hospital pathology report data is used as the experimental data set. The experimental results show that the accuracy of extracting index words and corresponding index values of ultrasonic inspection report can reach 82.91% and 79.11 respectively, which lays a foundation for related research.
【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】：2017
【分類號】：TP391.1;R445.1

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本文編號：1512318