【摘 要】
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多模态语料库作为一种新型计算机辅助医学诊断与学习研究的工具,有利于相似病例的诊治借鉴,但基于直观影像和电子病历标注的多模态医学语料库并不多见,且多数为人工构建,费时
【机 构】
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西安交通大学外国语学院,西安交通大学软件学院,西安交通大学生命科学与技术学院,西安交通大学第二附属医院医用超声研究室,西安交通大学第一附属医院儿科
【基金项目】
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陕西省重点研发计划高校联合项目(2020GXLH-Y-008),陕西省教育科学“十三五”规划2017年度课题(SGH17H003)
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多模态语料库作为一种新型计算机辅助医学诊断与学习研究的工具,有利于相似病例的诊治借鉴,但基于直观影像和电子病历标注的多模态医学语料库并不多见,且多数为人工构建,费时费力,如甲状腺等语料库。因此,该文提出了一种基于医学影像和病历文本的甲状腺多模态语料库的自动构建方法。由于甲状腺结节的声像图表现复杂多样以及良恶性判断困难,基于传统深度学习的医学影像分类方法的精度较低,该文提出基于特征筛选的深度学习分类方法去除冗余和噪声特征,提高良恶性分类准确率,并结合自然语言处理方法提取电子病历的关键文本特征信息以构建多模态
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