[发明专利]基于多特征融合的影像诊断报告命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202010656318.0 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111832306A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 黄青松;唐志豪;尤诚诚;刘利军;冯旭鹏 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/205;G06F40/242;G16H15/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 周宇 |
| 地址： | 650093 云南省昆明*** | 国省代码： | 云南;53 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 影像 诊断 报告 命名 实体 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.基于多特征融合的影像诊断报告命名实体识别方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：
Step1、首先从医院信息管理系统拷取胸部X光片影像报告作为实验语料，并对语料进行预处理；
Step2、然后预处理过后的诊断报告文本数据输入到BI-LSTM网络中，输出最优的分词结果；
Step3、获取最优的分词结果的特征向量，接着将特征向量送入CRF模型对诊断报告文本进行命名实体识别，训练得到基于多特征融合的影像诊断报告命名实体识别模型；
Step4、对得到的影像诊断报告命名实体识别模型进行评估，根据测试结果选择最优的模型，依据此模型进行影像诊断报告命名实体识别。
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的影像诊断报告命名实体识别方法，其特征在于：所述步骤Step1的具体步骤为：
Step1.1、首先从医院信息管理系统拷取胸部X光片影像报告得到实验语料；
Step1.2、在得到的实验语料中选取胸部正片诊断报告,经过手动标注，完成了对诊断报告的标注工作。
3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的影像诊断报告命名实体识别方法，其特征在于：所述步骤Step2的具体步骤为：
Step2.1、将预处理好的诊断报告文本数据，输入到BI-LSTM网络中；
Step2.2、将各个字符对应的标签进行组合，利用维特比解码得到概率最大的标签序列，输出最优的分词结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于昆明理工大学，未经昆明理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010656318.0/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
