自然语言处理对泌尿系结石CT特征的提取:与人工诊断结果的对照研究

发布时间：2017-11-05 14:21

  本文关键词：自然语言处理对泌尿系结石CT特征的提取:与人工诊断结果的对照研究

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【摘要】：目的:研究自然语言处理(NLP)对泌尿系结石CT特征的提取效果。方法:回顾性分析379例泌尿系结石(392个)行手术治疗患者的CT报告,以人工和NLP方法分别进行结石相关图像特征的分析。NLP分析过程:结合人工校正,进行文本信息的提取和加工,通过机器学习制定原则,得到关键特征,交叉验证这些关键特征与不同手术方式的相关性。专家分析过程:三位医师分析CT图像,人工确定需提取的关键特征,分析各种特征与手术方式的相关性。结果:NLP分析所得关键特征为"结石"、"炎症"和"输尿管形态"相关信息,其预测手术方式的符合率为0.456,ROC下面积为0.608。专家分析所得关键特征中,"结石上下位置"、"肾周索条影"、"输尿管壁增厚"和"结石大小"这4个征象与手术方式的选择有相关性(r=0.192、-0.318、-0.285和-0.359,P0.05)。结论:NLP提取的泌尿系结石的关键CT特征与专家评估的结果类似,其对手术方式的预测效能得到初步肯定。
【作者单位】： 北京大学第一医院医学影像科;飞利浦中国研究院;
【分类号】：R691.4;R816.7
【正文快照】： 自然语言处理(natural language processing,NLP)技术作为医学影像信息学在临床应用中的重要工具[1],其价值受到学术界广泛关注。通过计算机智能挖掘影像报告自由文本中的特定信息、提取疾病诊断相关征象,NLP可学习诊断模式及规则,并为临床提供决策支持[2]。系统训练和验证是N

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本文编号：1144565