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申请/专利权人:杭州依图医疗技术有限公司
摘要:本公开涉及医学数据的处理方法、医学数据的处理装置及计算机可读存储介质,处理方法包括获取第一医学数据,所述第一医学数据包含至少M个原始医学信息,M≥2;基于深度学习训练的分句模型,从M个原始医学信息中解析出N个第一医学信息;根据所述第一医学信息与标准医学信息的匹配结果,得到第二医学数据;解析所述第二医学数据,通过归一化处理得到目标医学数据。处理装置包括获取单元;深度学习训练的分句模型;匹配模块;处理模块。通过本公开的各实施例能够准确地实现医学数据的归一化表达。
主权项:1.医学数据的处理方法,包括:获取第一医学数据,所述第一医学数据包含至少M个原始医学信息,M≥2;基于深度学习训练的分句模型,从M个原始医学信息中解析出N个第一医学信息;根据所述第一医学信息与标准医学信息的匹配结果,得到第二医学数据;解析所述第二医学数据,通过归一化处理得到目标医学数据;其中:所述深度学习训练的分句模型的构建方式,包括:提取医学数据;对这些医学数据分别进行分句,得到包含原始文本和分句后文本的二元组;迭代训练模型;所述对这些医学数据进行分句,包括:根据医学数据所包含的特定标识进行分句;所述对这些医学数据进行分句,包括:解析医学数据包含的医学信息;根据医学信息的语义,确定出存在关联关系的医学信息;基于存在关联关系的医学信息,确定分句对象;其中:所述根据所述第一医学信息与标准医学信息的匹配结果,得到第二医学数据,包括:将每个第一医学信息与每个标准医学信息两两组合;分别计算匹配度;将匹配度满足预设条件的组合用于构建所述第二医学数据;所述解析所述第二医学数据,通过归一化处理得到目标医学数据,具体为通过神经网络分类模型实现,包括:解析所述第二医学数据包含的每一组第一医学信息与标准医学信息;基于神经网络分析每一组第一医学信息与标准医学信息是否对应;输出分析结果,将对应的第一医学信息与标准医学信息作为归一化结果;所述输出分析结果,将对应的第一医学信息与标准医学信息作为归一化结果,包括:以标准医学信息的格式,表征第一医学信息;输出目标医学数据以更新第一医学数据。
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百度查询: 杭州依图医疗技术有限公司 医学数据的处理方法、装置及存储介质
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