本文關(guān)鍵詞： 醫(yī)療數(shù)據(jù) 超聲檢查報(bào)告 依存句法分析 文本結(jié)構(gòu)化處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)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(bào)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(lái)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(yǔ)言書(shū)寫(xiě)各類檢查報(bào)告的內(nèi)容,上述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)描述不利于計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)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(shí)發(fā)現(xiàn),因此有必要在分析之前進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。目前針對(duì)中文自然語(yǔ)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(kuò)展性較差,而超聲檢查報(bào)告中對(duì)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(wú)法適用于超聲檢查報(bào)告文本的結(jié)構(gòu)化處理。為解決上述問(wèn)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(bào)告特有的語(yǔ)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(guò)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(yǔ)義特征,同時(shí)構(gòu)建依存關(guān)系樹(shù),最終從依存關(guān)系樹(shù)中獲取器官組織或病癥的屬性描述,進(jìn)而將非結(jié)構(gòu)化的超聲檢查報(bào)告提取成key-value形式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),方便計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理。本文所做的研究如下:首先,本文對(duì)現(xiàn)有中文自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)化處理方法的現(xiàn)狀進(jìn)行了歸納,探討了實(shí)體關(guān)系抽取、依存句法分析以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法等結(jié)構(gòu)化處理方法的優(yōu)缺點(diǎn),同時(shí)對(duì)本文涉及的同義詞識(shí)別方法和文本標(biāo)注方法的研究現(xiàn)狀也作了說(shuō)明。接著對(duì)本文所使用的Word2vec詞向量訓(xùn)練工具和Han LP中文自然語(yǔ)言處理工具的工作原理進(jìn)行了闡述。其次,對(duì)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(shuō)明,分別介紹了該框架中的主要模塊,并對(duì)其中的核心算法依次作了詳細(xì)說(shuō)明。設(shè)置預(yù)處理模塊是為了消除一義多詞現(xiàn)象,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型構(gòu)建超聲檢查報(bào)告的同義詞表得以實(shí)現(xiàn);指標(biāo)提取模塊中利用依存關(guān)系樹(shù)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(jiǎn)化依存關(guān)系樹(shù)結(jié)構(gòu),使語(yǔ)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(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,同時(shí)優(yōu)化算法,提高其可擴(kuò)展性。最后,本文使用真實(shí)的醫(yī)院病理檢查報(bào)告數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,驗(yàn)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(shí)驗(yàn)表明,針對(duì)超聲檢查報(bào)告的指標(biāo)詞和對(duì)應(yīng)指標(biāo)值提取的準(zhǔn)確率可以分別達(dá)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1;R445.1

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