[发明专利]使用深度卷积网络从医学文本中自动提取结构化标签并将其用于训练计算机视觉模型在审
申请号: | 201880089613.3 | 申请日: | 2018-02-16 |
公开(公告)号: | CN111727478A | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
发明(设计)人: | S.麦金尼;S.谢蒂;H.莫斯托菲 | 申请(专利权)人: | 谷歌有限责任公司 |
主分类号: | G16H30/40 | 分类号: | G16H30/40;G16H15/00 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 金玉洁 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 提供了一种用于处理医学文本和相关联的医学图像的方法。被配置为深度卷积神经网络的自然语言处理器在精选的自由文本医学报告的第一语料库上训练,所述医学报告的每一个都具有由医学专家分配的一个或多个结构化标签。训练该网络以学习阅读附加自由文本医学报告并生成预测的结构化标签。自然语言处理器被应用于与医学图像相关联的自由文本医学报告的第二语料库。自然语言处理器为相关联的医学图像生成结构化标签。使用医学图像和生成的结构化标签来训练计算机视觉模型。此后,计算机视觉模型可以将结构化标签分配给其他输入医学图像。在一示例中,医学图像是胸部X射线。 | ||
搜索关键词: | 使用 深度 卷积 网络 医学 文本 自动 提取 结构 标签 用于 训练 计算机 视觉 模型 | ||
【主权项】:
暂无信息
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