神经影像报告操作表征学习技术解析

Neuradicon: 神经影像报告的操作表征学习

放射学报告通常以非结构化形式总结影像学检查的内容和解读，这阻碍了定量分析。这限制了放射学服务的监控只能基于未区分内容的吞吐量，阻碍了具体、有针对性的操作优化。

本文提出Neuradicon，一个用于神经放射学报告定量分析的自然语言处理框架。我们的框架结合了基于规则的方法和人工智能模型，以最适合操作指导的简洁定量形式表示神经学报告。

我们展示了Neuradicon在336,569份报告语料库的操作表型分析中的应用，并报告了跨时间和两个独立医疗机构之间的优秀泛化能力。

技术特点：

• 混合方法结合规则基础和人工智能模型
• 将非结构化放射报告转化为定量表示
• 支持大规模报告分析（336,569份报告）
• 验证跨时间和跨机构的泛化能力

技术指标：

• 26页论文，包含11个图表
• 在计算语言学和人造智能领域具有应用价值
• 经过三个版本迭代更新（最新版本2025年1月）
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