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申请/专利权人：广州高通影像技术有限公司

摘要：本发明提出了一种面向内镜报告的语义理解和信息抽取方法及装置、电子设备、存储介质,旨在通过构建内镜诊断语义本体库,将内镜报告中散乱的语义片段整合为层次清晰的结构化表示,突出语义要素间的依存关系;采用半监督聚类和语义偏离度计算,充分挖掘报告中的典型语义模式和异常语义成分,揭示语义分布规律;引入图表示学习技术,端到端地学习语义概念的低维嵌入式表示,拓展语义关联的广度;结合均值曲线拟合和过渡语义提取,刻画语义演变的动态趋势,把握诊断过程的关键节点;最终融合多粒度、多层次的语义信息,形成内容丰富、结构化程度高的语义输出,可为智能内镜诊断等应用场景提供全面、高质的语义资源,助力内镜医学信息的深度应用。

主权项：1.面向内镜报告的语义理解和信息抽取方法,其特征在于,包括:收集内镜报告语料,对所述内镜报告语料进行预处理,得到预处理语料；利用所述预处理语料,按照预设语义规则,将所述预处理语料分解成诊断层、部位层和形态层；从所述内镜报告语料中挖掘影响语义表达的影响因素,建模所述影响因素对诊断层、部位层和形态层的语义分布影响,得到影响因素模型；针对收集的所述内镜报告语料的时间段,提取其中每个时间点诊断层、部位层和形态层的特征,并基于提取的特征构建对应的特征时间分布序列；从所述特征时间分布序列中,结合所述影响因素模型,标记典型语义模式和异常语义成分；统计所述典型语义模式和所述异常语义成分在相应语义区间的覆盖情况,识别覆盖有待优化的关键区间；对所述覆盖有待优化的关键区间分别进行曲线拟合,得到上下边界曲线,计算所述上下边界曲线的均值曲线作为语义的基线表示；将所述特征时间分布序列减去所述均值曲线,基于相减所得的结果标记过渡语义成分；综合所述典型语义模式、所述异常语义成分和所述过渡语义成分,生成结构化语义输出,所述结构化语义输出包括诊断、部位和形态信息；所述从所述特征时间分布序列中,结合所述影响因素模型,标记典型语义模式和异常语义成分,包括:利用所述影响因素模型估计所述特征时间分布序列中每个语义概念的似然概率；基于所述似然概率对所述特征时间分布序列进行聚类分析,将所述似然概率大于相应阈值且聚为一类的所述语义概念组合标记为典型语义模式；计算每个所述语义概念相对于所述典型语义模式的偏离程度,将所述偏离程度大于相应阈值的语义概念标记为异常语义成分。

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