[發明專利]使用深度卷積網絡從醫學文本中自動提取結構化標簽并將其用于訓練計算機視覺模型

在審

• 申請號: 201880089613.3
• 申請日: 2018-02-16
• 公開（公告）號: CN111727478A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: S.麥金尼;S.謝蒂;H.莫斯托菲
• 申請（專利權）人: 谷歌有限責任公司
• 主分類號: G16H30/40
• 分類號: G16H30/40;G16H15/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 金玉潔

1.一種用于處理醫學文本和相關聯的醫學圖像的系統，包括：

計算機存儲器，存儲自由文本醫學報告的第一語料庫，所述醫學報告中的每一個都具有一個或多個結構化標簽；

自然語言處理器，在精選的自由文本醫學報告的第一語料庫上訓練，以學習閱讀附加自由文本醫學報告，并為所述附加自由文本醫學報告生成預測的結構化標簽；

計算機存儲器，存儲與醫學圖像相關聯的自由文本醫學報告的第二語料庫，并且其中自然語言處理器被應用于自由文本醫學報告的這種第二語料庫，并響應地生成用于相關聯的醫學圖像的結構化標簽；和

計算機視覺模型，在醫學圖像和由自然語言處理器生成的結構化標簽上訓練，以將結構化標簽分配給其他輸入醫學圖像。

2.根據權利要求1所述的系統，還包括實現積分梯度算法的模塊，所述算法將所述自由文本醫學報告中的輸入詞語的屬性分配給由所述自然語言處理器生成的所述結構化標簽。

3.根據權利要求1或2所述的系統，還包括工作站，所述工作站具有用于顯示醫學圖像和由積分梯度算法分配的屬性兩者的顯示器。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的系統，其中，所述醫學圖像包括胸部X射線。

5.根據前述權利要求中的任一項所述的系統，其中所述結構化標簽包括針對存在或不存在醫學狀況的標簽，和/或用于分配特定診斷賬單代碼的標簽。

6.根據權利要求5所述的系統，其中，所述醫學狀況包括以下各項中的至少一項：空域不透明、肺水腫、胸腔積液、氣胸、心臟肥大、結節或腫塊、鼻胃管錯位、氣管導管錯位、中央靜脈導管錯位。

7.根據前述權利要求中的任一項所述的系統，其中，所述其他輸入醫學圖像不與自由文本醫學報告相關聯。

8.一種用于處理醫學文本和相關聯的醫學圖像的方法，包括：

在精選的自由文本醫學報告的第一語料庫上訓練自然語言處理器，所述醫學報告中的每一個都具有由醫學專家分配的一個或多個結構化標簽，自然語言處理器被訓練以學習閱讀附加自由文本醫學報告并生成用于所述附加自由文本醫學報告的預測的結構化標簽；

將自然語言處理器應用于沒有與醫學圖像相關聯的結構化標簽的自由文本醫學報告的第二語料庫，并且其中自然語言處理器為相關聯的醫學圖像生成結構化標簽；和

使用醫學圖像和由自然語言處理器生成的結構化標簽來訓練計算機視覺模型，以將結構化標簽分配給其他輸入醫學圖像。

9.根據權利要求8所述的方法，還包括以下步驟：應用積分梯度算法，以將所述自由文本醫學報告中的輸入詞語的屬性分配給由所述自然語言處理器生成的所述結構化標簽。

10.根據權利要求8或9所述的方法，還包括在工作站上顯示所述醫學圖像和由所述積分梯度算法分配的所述屬性兩者。

11.根據權利要求8、9或10所述的方法，其中，所述醫學圖像包括胸部X射線。

12.根據權利要求8至11中任一項所述的方法，其中，所述結構化標簽包括針對存在或不存在醫學狀況的標簽，和/或用于分配特定診斷賬單代碼的標簽。

13.根據權利要求12所述的方法，其中，所述醫學狀況包括以下各項中的至少一項：空域不透明、肺水腫、胸腔積液、氣胸、心臟肥大、結節或腫塊、鼻胃管錯位、氣管導管錯位、中央靜脈導管錯位。

14.根據權利要求8至11中的任一項所述的方法，其中，所述其他輸入醫學圖像不與自由文本醫學報告相關聯。

15.根據權利要求8至11中的任一項所述的方法，其中，所述自然語言處理器與所述計算機視覺模型以整體方式被訓練。