【摘 要】
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为了帮助低年资医生阅读胸部CT影像,并更加精确高效地为临床医生反馈影像报告结果,提出一种改进GRU深度学习框架LS-GRU,用来解决影像报告文本分类问题,即可以根据影像科医生
【机 构】
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东北大学医学与生物信息工程学院,中国石油天然气管道工程有限公司,沈阳医学院附属中心医院,深圳技术大学健康与环境工程学院
【基金项目】
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国家科技部重点技术研发项目(2017YFC0114200),国家重点研发计划项目(2018YFC1311900).
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为了帮助低年资医生阅读胸部CT影像,并更加精确高效地为临床医生反馈影像报告结果,提出一种改进GRU深度学习框架LS-GRU,用来解决影像报告文本分类问题,即可以根据影像科医生描述,自动反馈给临床医生诊断建议.数据来源于呼吸科影像报告1 168例,选择了两种描述相近的疾病(肺气肿和肺炎)进行分类,其中肺气肿患者报告大约652例,肺炎约516例.分别验证GRU、BiGRU及LSTM等模型,实验结果表明,LS-GRU模型分类更精确,且具有较高的鲁棒性.
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