| 基于主题模型的胸部X光片诊断报告异常检测方法 |
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| 引用本文： | 尤诚诚,冯旭鹏,刘利军,黄青松.基于主题模型的胸部X光片诊断报告异常检测方法[J].计算机工程与科学,2020,42(4):741-748. |
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| 作者姓名： | 尤诚诚 冯旭鹏 刘利军 黄青松 |
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| 作者单位： | （1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500；2.昆明理工大学信息化建设管理中心，云南 昆明 650500；
3.云南省计算机技术应用重点实验室，云南 昆明 650500） |
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| 摘 要： | 胸部X光片是患者胸部检查的优先选择,对患者的诊断治疗起着重要的作用。医生依据自身的经验和习惯书写胸部X光片诊断报告,由于一些主观或者客观的原因,会开具一些影像描述与诊断结论不相符的异常诊断报告,因此对诊断报告进行异常检测有着重要的研究意义。胸片诊断报告未登录词多、数据高维稀疏,缺乏大量有效标注,传统方法检测异常胸片诊断报告效果不佳,为此,提出了一种基于主题模型的胸部X光片诊断报告异常检测方法。首先用双向LSTM-CRF模型结合诊断报告中的字符级特征,获取特定的医疗术语特征,解决诊断报告中未登录词多,描述自由的问题。然后依据领域知识和模板将诊断报告进行有效的特征扩展,缓解数据稀疏问题。最后用LDA模型判断诊断报告中影像描述与诊断结论特征是否匹配,检测出异常胸片诊断报告。实验结果表明,在阈值为2的情况下,异常检测的准确率为92.82%,召回率为69.54%,检测性能优于传统方法的。
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| 关 键 词： | 诊断报告 长短期记忆神经网络 主题模型 异常检测 |
| 收稿时间： | 2019-08-04 |
| 修稿时间： | 2019-11-01 |
An abnormal chest X-ray diagnostic report detection method based on topic model |
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| YOU Cheng-cheng,FENG Xu-peng,LIU Li-jun,HUANG Qing-song.An abnormal chest X-ray diagnostic report detection method based on topic model[J].Computer Engineering & Science,2020,42(4):741-748. |
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| Authors: | YOU Cheng-cheng FENG Xu-peng LIU Li-jun HUANG Qing-song |
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| Affiliation: | (1.Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500;
2.Information Technology Center,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500;
3.Yunnan Provincial Key Laboratory of Computer Technology Applications,Kunming 650500,China）
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| Abstract: | |
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| Keywords: | diagnostic report long short-term memory neural network topic model abnormal detection |
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