[发明专利]一种基于深度学习超声文本诊断结果的辅助诊断方法在审
申请号: | 202211282825.8 | 申请日: | 2022-10-19 |
公开(公告)号: | CN116153492A | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 赵跃铭;胡亮;迟令 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H15/00;G06N3/08;G06F40/289;G06F40/284 |
代理公司: | 北京众泽信达知识产权代理事务所(普通合伙) 11701 | 代理人: | 张艳萍 |
地址: | 130000 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明属于医学诊断技术领域,具体为一种基于深度学习超声文本诊断结果的辅助诊断方法,包括步骤1:Report Preparation,超声检查所见和诊断结果报告由医生人工输入,能够有效地处理报告,减少错别字和无效文本对信息抽取的影响,必须在提取所需信息之前对其进行预处理;步骤2:Information Extraction,把序列到序列模型应用到超声文本的信息抽取中,并结合基于规则的NLP算法完善seq2seq模型的结果:步骤3:Extrinsic Evaluation Framework,通过观察步骤2部分的结果,发现医生诊断习惯也会影响实验结果,不同医生对待同一个疾病的表述不同,因此,加入同义词处理和概率准确性方法来解决这一问题,其结构合理,普适性高,不受领域的限制,具有较好的可扩展性,可以迁移到其它医学诊断领域中。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 超声 文本 诊断 结果 辅助 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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