1 / 27
文档名称:

多模态医学影像与临床文本联合信息提取.docx

格式:docx   大小:45KB   页数:27页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

多模态医学影像与临床文本联合信息提取.docx

上传人:科技星球 2024/5/13 文件大小:45 KB

下载得到文件列表

多模态医学影像与临床文本联合信息提取.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【多模态医学影像与临床文本联合信息提取 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【27】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多模态医学影像与临床文本联合信息提取 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。1/34多模态医学影像与临床文本联合信息提取第一部分多模态医学影像的信息提取方法 2第二部分临床文本的信息提取技术 5第三部分多模态信息联合提取的challenges 9第四部分Multi-modaldatafusionstrategies 12第五部分多模态信息联合提取的评估方法 15第六部分临床文本与影像联合提取的应用 18第七部分未来发展趋势与challenges 21第八部分多模态联合信息提取的临床意义 243/)提取影像中不同模态相关的特征图,如CT影像中的骨骼结构和MRI影像中的软组织信息。,以捕捉不同层级的影像特征和不同模态之间的互补信息。,N在多模态影像信息提取任务中的泛化能力和鲁棒性。,其中节点表示影像中的解剖结构或病理特征,边表示它们之间的空间关系或关联性。(GNN)在图结构上进行信息聚合和传播,学****影像特征之间的全局和局部依赖关系。,开发混合模型,在不同层级和不同模态之间捕获图像信息。(GAN)生成与真实影像相似的伪影像,增加训练样本数量并增强模型泛化能力。,迫使判别器网络区分真实影像和伪影像,从而学****区分不同模态影像特征的判别性特征。,利用其生成能力辅助特征提取和标签预测任务。,引导模型专注于影像中对信息提取至关重要的区域或特征。,学****影像特征之间的相似性和相关性。,提高模型在多模态影像中识别并提取相关信息的能力,并增强模型的可解释性。,将不同模态的影像映射到一个共同的低维特征空间中。,捕获影像本质信息,同时保留不同模态之间的互补信息。,为后续信息提取任务提供预训练特征,提高模型效率和准确性。3/,用深度强化学****DRL)模型学****最优的影像特征提取策略。,指导模型探索不同的信息提取路径和决策。,利用其强化学****能力优化模型参数和决策策略,提高模型的鲁棒性和准确性。多模态医学影像的信息提取方法多模态医学影像信息提取涉及从多种来源的影像数据中提取相关信息的复杂过程,包括计算机视觉、自然语言处理和机器学****技术的应用,目的是通过整合不同影像模态的信息来增强疾病诊断和治疗。,N),N能够自动学****影像中包含的不同解剖结构和病变的层次特征表示。(1)影像分割影像分割算法将医学影像划分为不同的解剖区域或病变。N的分割模型通过识别影像中的边缘和纹理模式来分割出感兴趣的区域。分割结果可用于进一步的特征提取和量化分析。(2)特征提取特征提取算法从分割后的影像区域中提取有用的信息。N的特征提取器通过学****影像中包含的判别性特征来生成高维特征向量。这些特征表示可用于后续的分类、检测和检索任务。(GNN)已被应用于分析医学影像中不同解剖结构之间的4/34空间关系。GNN通过将影像表示为节点和边之间的图结构来捕获图像中的局部和全局特征。(1)节点分类节点分类算法将影像中的每个节点(例如像素或体素)分配到特定的类别。GNN可以利用图中的邻居信息来学****节点的特征表示并预测其类别。(2)图分类图分类算法将整个影像图分类为特定的类别。GNN通过聚合图中所有节点的特征来生成图级的表示,并将其用于图像分类任务。,例如放射科报告和病历,包含有关患者病史、诊断和治疗的丰富信息。自然语言处理(NLP)技术可用于从文本中提取结构化信息。(1)信息抽取信息抽取算法从临床文本中识别和提取感兴趣的实体和关系。基于NLP的信息抽取模型使用规则、统计方法和机器学****技术来识别文本中的关键信息。(2)文本分类文本分类算法将临床文本划分为特定的类别,例如疾病诊断或治疗计划。基于NLP的文本分类模型通过学****文本中的模式和特征来预测其类别。,以增强信息提取的准确性和全面性。融合策略包括:(1)特征级融合在特征级融合中,来自不同影像模态的特征向量直接连接起来,形成一个扩展的特征表示。该扩展表示可用于后续的分类或回归任务。(2)决策级融合在决策级融合中,来自不同模态的预测结果被聚合起来形成最终预测。聚合策略可能涉及加权平均、投票或贝叶斯推理。。(1)定量评估定量评估包括计算标准度量标准,例如准确率、召回率和F1分数。这些度量标准衡量系统对提取相关信息的能力。(2)定性评估定性评估涉及专家对系统提取的信息的审查和验证。专家反馈有助于识别错误并改进系统性能。第二部分临床文本的信息提取技术关键词关键要点主题名称:,从临床文本中识别出诸如患者姓名、疾病、药物等临床实体。,构建分类模型对实体进行分类,例7/34如症状、治疗或诊断。,提高临床文本中实体识别的准确率和召回率。主题名称:*手动规则编写:专家手动制定规则,用于从文本中提取特定信息。*机器学****辅助规则生成:利用机器学****算法从标注数据中自动生成规则。*命名实体识别(NER):识别文本中特定类型的命名实体,如疾病、药物、解剖结构等。*关系抽取:识别命名实体之间的语义关系,如疾病与症状的关系、药物与适应症的关系等。*神经网络:利用递归神经网络(RNN)、N)、变压器等深度神经网络,学****文本中的复杂模式和语义信息。*转移学****利用在其他医学领域或通用语言任务上预训练的模型,缩短训练时间并提高性能。*规则增强统计模型:将基于规则的方法与统计模型相结合,提高提取精度。*统计模型增强深度学****模型:利用统计模型的特征选择能力,增强深度学****模型的性能。7/*条件随机场(CRF):一种序列标注模型,使用相邻特征进行条件概率计算。*双向LSTM:一种RNN,通过正向和反向传递信息来获取上下文语义。*BERT:一种变压器模型,利用注意力机制在文本中捕获长距离依赖关系。*依存句法分析:分析文本的依存关系,识别实体之间的语义关系。*支持向量机(SVM):一种分类算法,用于预测实体之间的关系类型。*图神经网络(GNN):一种深度学****模型,处理关系以预测实体之间的交互。*时间表达式识别:识别文本中的时间信息,如日期、时间、持续时间等。*事件框图:一种数据结构,用于表示事件的时间顺序和参与者。*时态标签:将事件分类为过去、现在或未来。*否定词识别:识别文本中的否定词,如“没有”、“否定”、“排除”等。*不确定性表达识别:识别表示不确定性的表达,如“可能”、“也许”、“怀疑”等。8/34*语义角色标注:识别命名实体在事件或关系中所扮演的角色,如施动者、受动者、工具等。*术语标准化:将医学术语转换为标准形式,如UMLS、SNOMEDCT等。*剂量和单位归一化:将药物剂量和测量单位转换为标准格式。*时间归一化:将日期和时间信息转换为标准格式,如ISO8601。临床文本信息提取技术的评估*精度:正确提取的信息数量与提取的所有信息的比例。*召回率:提取的所有正确信息数量与所有相关信息的比例。*F1分数:精度和召回率的调和平均值。*Kappa系数:衡量提取器与人类标注者之间的一致性。*运行时间:提取所需的时间。临床文本信息提取技术的应用*疾病表型提取:从临床记录中提取患者的疾病表型信息,用于诊断和治疗决策。*药物不良反应检测:从临床记录中识别潜在的药物不良反应。*临床决策支持:提供个性化的治疗建议和预后预测。*流行病学研究:分析大规模临床文本数据,识别疾病发生率和危险因素。*质量改进:监控医疗保健质量标准和指南的遵守情况。10/,语义表达存在差异,导致信息提取困难。,而临床文本强调语义关系,两者之间存在语义不一致现象。,增加信息提取的语义理解难度。,导致信息提取过程冗余。,影响信息抽取的效率和准确性。,影响联合信息提取的性能。,难以脱离语境单独提取。,医学影像提供图像特征,两者协同才能准确理解信息。,影响临床决策。,但标注文本数据稀缺,阻碍模型训练。,需要专业医疗知识和耗时的人工标注。。、语义对齐和信息抽取等复杂计算任务。,对硬件和算法提出了高要求。、可用性和可扩展性。10/,难以判断信息提取结果的准确性。,以提高对信息提取结果的信任度。。多模态信息联合提取的挑战将多模态医学影像与临床文本整合进行信息联合提取面临着诸多挑战:数据异质性和复杂性*不同成像模式(如CT、MRI、超声)生成的数据具有不同的特征和结构。*临床文本包含丰富的医学术语、缩写和非结构化信息,存在歧义性和上下文依赖性。*多模态数据之间的联合提取需要克服数据异质性,实现跨模态的信息理解。多模态关联学****确定不同模态数据中的相关性是一项复杂的任务。*不同模态数据中可能包含相互补充或相互冲突的信息,需要有效的机制来协调和融合这些信息。*建立多模态关联需要深度学****和跨模态表示学****等技术,以识别数据之间的潜在联系。知识图谱构建和维护*知识图谱对于将多模态信息整合到统一的语义表示中至关重要。