电子病历信息提取及其在肿瘤分期预测上的应用

发布时间：2023-03-18 14:56

　　在当下这个高度信息化的时代,医疗信息化建设得到了快速发展,随之产生的各类临床数据也与日俱增,尤其是电子病历。遗憾的是,电子病历中非结构化的文本这种宝贵的医疗数据并没有得到充分的分析与利用,这无疑造成了严重的数据浪费。食管癌是中国常见的高发恶性肿瘤之一,其发病率和死亡分别列全部恶性肿瘤的第六位和第四位,给我国的居民生命健康和生活质量带来了严重的影响。以上这些现状给医学信息化发展提出了一个新的挑战:针对食管癌患者,面对庞大的电子病历数据,如何对其进行充分的处理、利用?解决这一问题,不仅可以提升电子病历的存储质量和管理效率,而且可以用于支持医疗人员的相关研究,以及服务于患者的健康状况建模和个性化辅助医疗等。因此,这一问题引出了本文面向食管癌电子病历文本数据知识挖掘这一研究课题。本文力图实现一套从文本信息提取到癌症分期预测建模的食管癌电子病历数据挖掘系统。在这一基本目标下,本文主要开展了以下研究工作:(1)设计了一种文本序列标注工具。根据本文的应用场景和需求,通过预定义食管癌医学实体类型与标注规范,开发了电子病历文本序列标注工具,为医疗实体识别等任务提供了基础数据支持。(2)提出了一种流水线式...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 课题研究背景
        1.1.2 课题研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 面向电子病历的信息抽取
        1.2.2 基于电子病历的癌症分期预测
    1.3 论文主要工作及结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 全文组织结构
第二章 数据来源及数据预处理
    2.1 数据来源及数据特点
        2.1.1 数据来源
        2.1.2 电子病历文本特点
    2.2 数据预处理
        2.2.1 基于规则的长文本分割
        2.2.2 定义实体类型与序列标注规范
        2.2.3 序列标注工具
    2.3 本章小结
第三章 信息抽取与图谱可视化
    3.1 基于CRF的食管癌医疗实体识别
        3.1.1 条件随机场模型
        3.1.2 条件随机场建模
        3.1.3 实验结果与分析
    3.2 基于规则的实体关系抽取
        3.2.1 实体关系定义
        3.2.2 基于规则的关系抽取
    3.3 构建图谱可视化系统
        3.3.1 系统实现
第四章 基于FNT的食管癌分期预测建模
    4.1 柔性神经树
    4.2 FNT模型优化
        4.2.1 树结构优化
        4.2.2 参数优化
    4.3 基于浮动质心法的FNT分类模型
        4.3.1 浮动质心法
        4.3.2 优化目标函数
        4.3.3 用户定义参数总结
        4.3.4 模型评估
    4.4 食管癌临床特征
    4.5 实验设置与结果分析
        4.5.1 数据集
        4.5.2 实验结果与分析
        4.5.3 分期预测可视化系统
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
附录



本文编号：3763344