【摘 要】
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本文介绍了文本分类的发展历史和文本预处理的方法，并通过构建卷积神经网络模型和循环神经网络模型，对预处理后的影像报告进行文本分类。将模型应用于临床决策支持系统后，可预测出CT诊断报告的扫描部位。研究显示，文本数据质量越好、数据量越大，分类准确性越高。使用神经网络模型进行医疗文本数据分析，可进一步提高临床决策能力。
【机 构】
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中国科学技术大学附属第一医院西区(安徽省肿瘤医院)
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本文介绍了文本分类的发展历史和文本预处理的方法，并通过构建卷积神经网络模型和循环神经网络模型，对预处理后的影像报告进行文本分类。将模型应用于临床决策支持系统后，可预测出CT诊断报告的扫描部位。研究显示，文本数据质量越好、数据量越大，分类准确性越高。使用神经网络模型进行医疗文本数据分析，可进一步提高临床决策能力。
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