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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于多轮问答的CT影像报告信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114360677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111544922.5，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权基于多轮问答的CT影像报告信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质是由吕旭东;胡丹青;章宦耀;段会龙设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多轮问答的CT影像报告信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多轮问答的CT影像报告信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：1根据信息抽取任务预设头实体问答问题和尾实体问答问题模板；2基于阅读理解框架构建并优化信息抽取模型；3将从提取CT影像报告中提取的句子与每条头实体问答问题拼接，得到提取头实体所需的输入文本，并输入到训练好的信息提取模型得到头实体；随后，将头实体与尾实体问答问题模板拼接，得到针对头实体的尾实体问答问题，并将其与句子拼接得到提取尾实体所需的输入文本，将输入文本输入到训练好的信息提取模型中得到尾实体；5将得到的头实体和尾实体配对成三元组，并将提取的三元组信息进行标准化后输出。

本发明授权基于多轮问答的CT影像报告信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多轮问答的CT影像报告信息抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据信息抽取任务预设问答模板，包括头实体问答问题和尾实体问答问题模板，其中信息抽取任务为抽取主体以及主体的相关内容，相关内容为主体的相关属性或者主体的相关处理方式，并将主体认为是头实体，围绕头实体构建头实体问答问题，认为主体的相关内容为尾实体，围绕该尾实体构建尾实体问答问题模板，信息抽取任务具体为对肺部CT影像报告中肺癌分期信息进行抽取；步骤2，基于阅读理解框架构建信息抽取模型，其中阅读理解框架包括BiLSTM、GRU、BERT、GPT或XLNET；步骤3，在信息抽取模型训练阶段，首先，利用分句算法提取CT影像报告中的每条句子；然后，将句子与每条头实体问答问题拼接，得到提取头实体所需的输入文本；随后，根据人工标注的头实体金标准数据，与对应的每条尾实体问答问题模板拼接，形成针对该头实体的尾实体问答问题，再将该尾实体问答问题与句子拼接，得到提取尾实体所需的输入文本，构建数据集，将数据集分为训练集、验证集以及测试集；在监督下，利用训练集训练阅读理解框架，以优化阅读理解框架参数，参数优化后的阅读理解框架作为信息抽取模型；在模型训练的每次迭代中，利用验证集对信息抽取模型进行评估，以得到F1-marco，如果F1-marco值比之前全局最佳F1-marco值要好，更新全局最佳F1-marco值，同时保存信息抽取模型，直到训练结束，取得全局最佳F1-marco值的模型作为最终的信息抽取模型；步骤4，在信息抽取模型测试阶段，首先利用分句算法提取CT影像报告中的每条句子；然后，将句子与每条头实体问答问题拼接，得到提取头实体所需的输入文本，将文本输入到训练好的信息提取模型中得到头实体，作为第一轮问答结果；随后，利用提取到的头实体与尾实体问答问题模板拼接，得到针对该头实体的尾实体问答问题，再将该尾实体问答问题与句子拼接，得到提取尾实体所需的输入文本，将文本再次输入到训练好的信息提取模型中得到尾实体，作为第二轮问答结果，如果从句子中不能抽取到尾实体问题的答案，则第二抽取任务结束，通过第一轮的头实体问题的头实体将第一轮和第二轮关联起来，最大程度利用两轮的信息，使得头实体和尾实体具有很强的关联性；步骤5，将多轮问答提取到的头实体和尾实体配对成三元组，并将提取的三元组信息进行标准化后输出。

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