基于BERT-BiLSTM-CRF的SPECT诊断文本病灶提取研究

• 作者: 张淋均
• 来源期刊: 信息与电脑
• 关键词: SPECT诊断文本 命名实体识别 BERT-BiLSTM-CRF 结构化
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 87-89
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.05.027

摘要

随着医学成像技术的不断进步,有价值的数据越来越多,但是当前还无法充分利用这些数据,从而会造成资源浪费.基于此,笔者将SPECT诊断报告作为研究对象,将数据进行预处理后传入构建的BERT-BiLSTM-CRF框架,旨在实现诊断报告中病灶的自动提取.实验结果表明,该方法能够有效完成核医学诊断文本的疾病表征自动提取,获得的精确度、召回率和F1-Score分别为92.21、94.14和93.17.