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基于平行交互注意力网络的中文电子病历实体及关系联合抽取
被引量：
2
1
作者
李丽双
王泽昊
+1 位作者
秦雪洋
袁光辉
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期108-118,共11页
基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性...
基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性,在多个标准的医学和通用数据集上取得最优结果;当前中文医学实体及关系标注数据集较少,该文基于中文电子病历构建了实体和关系抽取数据集(CEMRIE),与医学专家共同制定了语料标注规范,并基于该文所提出的模型实验得出基准结果。
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关键词
实体关系联合抽取
双向特征交互模块
自注意力机制
中文电子病历
数据集标注
与构建
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职称材料
基于深度学习的分心驾驶行为检测方法
被引量：
5
2
作者
曹立波
杨洒
+2 位作者
艾昌硕
颜京才
李旭升
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期49-54,共6页
针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选...
针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证,结果表明,该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。
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关键词
分心驾驶
目标检测
数据集标注
轻量化模型
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职称材料
结合区域检测和注意力机制的胸片自动定位与识别
3
作者
朱伟
张帅
+4 位作者
辛晓燕
李文飞
王骏
张建
王炜
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期591-600,共10页
胸部X光片(以下简称胸片)是胸部相关疾病的常用诊断手段,具有辐射量低、速度快、价格低廉等优点,但样本数量巨大,所以开发基于人工智能的、对胸片进行自动识别、分类以及定位的系统具有重大的应用价值.由于胸片拍摄设备不同、胸片质量...
胸部X光片(以下简称胸片)是胸部相关疾病的常用诊断手段,具有辐射量低、速度快、价格低廉等优点,但样本数量巨大,所以开发基于人工智能的、对胸片进行自动识别、分类以及定位的系统具有重大的应用价值.由于胸片拍摄设备不同、胸片质量参差不齐、涉及疾病众多,尤其是缺乏标注框数据集等问题,将深度学习用于胸片的疾病检测和定位仍是一项具有挑战性的任务.为此构建了胸片标注框数据集Chest‐box,该数据集中包含3952张阳性胸片和9960个标注框.基于此数据集,提出并训练了一个区域检测网络模型,用于提取胸片中所有可能的病变区域,即图像处理领域中的感兴趣区域.以区域检测网络提取的感兴趣区域为注意力信息,进一步发展了DenseNet卷积网络和注意力机制相结合的方法,通过融合原始胸片和感兴趣区域的特征,使模型更专注于感兴趣区域,再对疾病进行识别和定位.在ChestX‐ray14数据集上的测试表明,该网络模型相比之前的工作,具有极佳的分类性能,并能提供更好的疾病定位信息.
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关键词
胸片
深度学习
卷积神经网络
标注
框
数据
集
区域检测网络
注意力机制网络
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职称材料
题名
基于平行交互注意力网络的中文电子病历实体及关系联合抽取
被引量：
2
1
作者
李丽双
王泽昊
秦雪洋
袁光辉
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期108-118,共11页
基金
国家自然科学基金(62076048)
大连市科技创新基金(2020JJ26GX035)。
文摘
基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性,在多个标准的医学和通用数据集上取得最优结果;当前中文医学实体及关系标注数据集较少,该文基于中文电子病历构建了实体和关系抽取数据集(CEMRIE),与医学专家共同制定了语料标注规范,并基于该文所提出的模型实验得出基准结果。
关键词
实体关系联合抽取
双向特征交互模块
自注意力机制
中文电子病历
数据集标注
与构建
Keywords
joint entity and relation extraction
bidirectional feature interaction module
self-attention mechanism
chinese electronic medical record
dataset annotation and construction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的分心驾驶行为检测方法
被引量：
5
2
作者
曹立波
杨洒
艾昌硕
颜京才
李旭升
机构
湖南大学
毫末智行科技有限公司保定分公司
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期49-54,共6页
文摘
针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证,结果表明,该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。
关键词
分心驾驶
目标检测
数据集标注
轻量化模型
Keywords
Distracted driving
Target detection
Dataset annotation
Lightweight model
分类号
U492.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合区域检测和注意力机制的胸片自动定位与识别
3
作者
朱伟
张帅
辛晓燕
李文飞
王骏
张建
王炜
机构
南京大学物理学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期591-600,共10页
基金
国家自然科学基金(11774158,31671026,11774157,11574132)。
文摘
胸部X光片(以下简称胸片)是胸部相关疾病的常用诊断手段,具有辐射量低、速度快、价格低廉等优点,但样本数量巨大,所以开发基于人工智能的、对胸片进行自动识别、分类以及定位的系统具有重大的应用价值.由于胸片拍摄设备不同、胸片质量参差不齐、涉及疾病众多,尤其是缺乏标注框数据集等问题,将深度学习用于胸片的疾病检测和定位仍是一项具有挑战性的任务.为此构建了胸片标注框数据集Chest‐box,该数据集中包含3952张阳性胸片和9960个标注框.基于此数据集,提出并训练了一个区域检测网络模型,用于提取胸片中所有可能的病变区域,即图像处理领域中的感兴趣区域.以区域检测网络提取的感兴趣区域为注意力信息,进一步发展了DenseNet卷积网络和注意力机制相结合的方法,通过融合原始胸片和感兴趣区域的特征,使模型更专注于感兴趣区域,再对疾病进行识别和定位.在ChestX‐ray14数据集上的测试表明,该网络模型相比之前的工作,具有极佳的分类性能,并能提供更好的疾病定位信息.
关键词
胸片
深度学习
卷积神经网络
标注
框
数据
集
区域检测网络
注意力机制网络
Keywords
chest X‐ray
deep learning
convolutional neural networks
bounding box dataset
region proposal network
attention mechanism network
分类号
TP391. [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于平行交互注意力网络的中文电子病历实体及关系联合抽取
李丽双
王泽昊
秦雪洋
袁光辉
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的分心驾驶行为检测方法
曹立波
杨洒
艾昌硕
颜京才
李旭升
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结合区域检测和注意力机制的胸片自动定位与识别
朱伟
张帅
辛晓燕
李文飞
王骏
张建
王炜
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
在线阅读
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职称材料
已选择
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