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结合全局信息增强的医学领域命名实体识别研究
1
作者
要媛媛
付潇
+2 位作者
杨东瑛
王洁宁
郑文
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期431-439,共9页
中文医疗问诊文本中,由于口语化的不规则表达和专业术语的频繁出现,药物名称等实体难以被精准地识别出来。为了充分利用中文句子词间关系的重要作用,提出了一种用于增强全局信息的医学命名实体识别模型。模型利用注意力机制增强了词嵌...
中文医疗问诊文本中,由于口语化的不规则表达和专业术语的频繁出现,药物名称等实体难以被精准地识别出来。为了充分利用中文句子词间关系的重要作用,提出了一种用于增强全局信息的医学命名实体识别模型。模型利用注意力机制增强了词嵌入表征,并在使用双向长短时记忆网络的序列处理能力获取上下文信息的基础上,同时从两个方面丰富了句子的全局信息表示。其一是根据句法关系获取词语之间额外依赖关系构建了图卷积网络层用于丰富词间的依赖;其二是构建了辅助任务用于预测词间句法依赖关系的类别。在中文医疗问诊数据集上的实验结果表明,模型具有很好的竞争力,F1值达到94.54%。与其他模型相比,在药物和症状等实体类别的识别上取得了明显提高。在微博公开数据集上的实验也表明,模型具有通用领域的应用价值。
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关键词
注意力机制
双向长短时记忆网络
图卷积网络
医疗问诊
命名实体识别
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职称材料
融合多注意力机制的自监督小样本医学图像分割
2
作者
要媛媛
刘宇航
+2 位作者
程雨菁
彭梦晓
郑文
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第3期479-487,共9页
主流的基于全监督的深度学习分割模型在丰富的标记数据上训练时可以取得良好的效果,但医疗图像领域的图像分割存在标注成本高、分割目标种类多的问题,且往往缺少足够的标注数据。提出一个模型,通过融合自监督从数据中提取标签,利用超像...
主流的基于全监督的深度学习分割模型在丰富的标记数据上训练时可以取得良好的效果,但医疗图像领域的图像分割存在标注成本高、分割目标种类多的问题,且往往缺少足够的标注数据。提出一个模型,通过融合自监督从数据中提取标签,利用超像素表征图像特性,进行小样本标注条件下的图像分割。引入多注意力机制使得模型更多关注图像的空间特征,位置注意模块和通道注意模块致力于单一图像内部的多尺度特征融合,而外部注意力模块显著突出了不同样本间的联系。在CHAOS健康腹部器官数据集上进行实验,1-shot极端情况下DSC达0.76,相较baseline分割结果提升3%左右。通过调整N-way-K-shot任务数来探讨小样本学习的意义,在7-shot设置下DSC有显著提升,与基于全监督的深度学习分割效果的差距在可接受范围内。
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关键词
小样本
注意力机制
自监督
原型网络
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职称材料
基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
3
作者
卢莉蓉
牛晓东
+1 位作者
王鉴
张旭
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期668-676,共9页
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号...
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号片段进行IMMD分解得到一系列固有模态函数(IMF)分量,并计算IMFSE;然后,通过对IMFSE结果进行统计分析选取PAF识别的特征量;最后,利用支持向量机与交叉验证完成PAF识别。从PAF Prediction Challenge Database(AFPDB)数据库提供的正常受试者、PAF发作与远离PAF发作受试者心电信号中,分别获取25段时长为20 min的HRV信号片段,构成正常组、PAF发作组与PAF未发作组。通过对这75段HRV信号片段的实验发现:利用本方法进行PAF识别,识别准确率、敏感性、特异性分别可达到94%、96%、92%。所提出的PAF识别算法为进一步地快速准确自动检测PAF提供了参考,在可穿戴设备的长期自动检测识别PAF方面具有较大的应用前景。
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关键词
阵发性房颤
心率变异性分析
积分均值模式分解
固有模态函数样本熵
支持向量机
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职称材料
题名
结合全局信息增强的医学领域命名实体识别研究
1
作者
要媛媛
付潇
杨东瑛
王洁宁
郑文
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大
数据
学院)
中国船舶集团有限公司综合技术经济
研究
院
长治医学院
山西省智能数据辅助诊疗工程研究中心
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期431-439,共9页
基金
国家自然科学基金(11702289)
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项(2020XXX013)。
文摘
中文医疗问诊文本中,由于口语化的不规则表达和专业术语的频繁出现,药物名称等实体难以被精准地识别出来。为了充分利用中文句子词间关系的重要作用,提出了一种用于增强全局信息的医学命名实体识别模型。模型利用注意力机制增强了词嵌入表征,并在使用双向长短时记忆网络的序列处理能力获取上下文信息的基础上,同时从两个方面丰富了句子的全局信息表示。其一是根据句法关系获取词语之间额外依赖关系构建了图卷积网络层用于丰富词间的依赖;其二是构建了辅助任务用于预测词间句法依赖关系的类别。在中文医疗问诊数据集上的实验结果表明,模型具有很好的竞争力,F1值达到94.54%。与其他模型相比,在药物和症状等实体类别的识别上取得了明显提高。在微博公开数据集上的实验也表明,模型具有通用领域的应用价值。
关键词
注意力机制
双向长短时记忆网络
图卷积网络
医疗问诊
命名实体识别
Keywords
attention mechanism
bidirectional long and short-term memory network
graph convolutional network
medical consultation
named entity recognition
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
融合多注意力机制的自监督小样本医学图像分割
2
作者
要媛媛
刘宇航
程雨菁
彭梦晓
郑文
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大
数据
学院)
长治医学院
山西省智能数据辅助诊疗工程研究中心
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第3期479-487,共9页
基金
国家自然科学基金(11702289)
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(2020XXX013)。
文摘
主流的基于全监督的深度学习分割模型在丰富的标记数据上训练时可以取得良好的效果,但医疗图像领域的图像分割存在标注成本高、分割目标种类多的问题,且往往缺少足够的标注数据。提出一个模型,通过融合自监督从数据中提取标签,利用超像素表征图像特性,进行小样本标注条件下的图像分割。引入多注意力机制使得模型更多关注图像的空间特征,位置注意模块和通道注意模块致力于单一图像内部的多尺度特征融合,而外部注意力模块显著突出了不同样本间的联系。在CHAOS健康腹部器官数据集上进行实验,1-shot极端情况下DSC达0.76,相较baseline分割结果提升3%左右。通过调整N-way-K-shot任务数来探讨小样本学习的意义,在7-shot设置下DSC有显著提升,与基于全监督的深度学习分割效果的差距在可接受范围内。
关键词
小样本
注意力机制
自监督
原型网络
Keywords
few-shot
attention mechanism
self-supervision
prototype network
分类号
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
基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
3
作者
卢莉蓉
牛晓东
王鉴
张旭
机构
长治医学院生物医学
工程
系
山西省智能数据辅助诊疗工程研究中心
中北大学信息探测与处理
山西省
重点实验室
首都医科大学生物医学
工程
学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期668-676,共9页
基金
国家自然科学基金(61842103)
山西省高等学校科技创新项目(2020L0389)
+1 种基金
山西省基础研究计划(自由探索类)(20210302124328)
长治医学院博士科研启动基金(BS202123)。
文摘
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号片段进行IMMD分解得到一系列固有模态函数(IMF)分量,并计算IMFSE;然后,通过对IMFSE结果进行统计分析选取PAF识别的特征量;最后,利用支持向量机与交叉验证完成PAF识别。从PAF Prediction Challenge Database(AFPDB)数据库提供的正常受试者、PAF发作与远离PAF发作受试者心电信号中,分别获取25段时长为20 min的HRV信号片段,构成正常组、PAF发作组与PAF未发作组。通过对这75段HRV信号片段的实验发现:利用本方法进行PAF识别,识别准确率、敏感性、特异性分别可达到94%、96%、92%。所提出的PAF识别算法为进一步地快速准确自动检测PAF提供了参考,在可穿戴设备的长期自动检测识别PAF方面具有较大的应用前景。
关键词
阵发性房颤
心率变异性分析
积分均值模式分解
固有模态函数样本熵
支持向量机
Keywords
paroxysmal atrial fibrillation
heart rate variability analysis
integral mean mode decomposition
sample entropy of intrinsic mode function
support vector machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合全局信息增强的医学领域命名实体识别研究
要媛媛
付潇
杨东瑛
王洁宁
郑文
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合多注意力机制的自监督小样本医学图像分割
要媛媛
刘宇航
程雨菁
彭梦晓
郑文
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
卢莉蓉
牛晓东
王鉴
张旭
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
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