医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开一种医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取医学影像报告的文本内容，通过实体识别模型和实体关系识别模型对文本内容进行解析，获取初始文本集合，初始文本集合标识文本内容的实体类型和实体关系，初始文本集合包括初始文本语句；对实体类型、实体关系和初始文本语句进行编码，获取中间文本集合，中间文本集合包括上文语句和下文语句；通过上下文映射算法对上文语句和下文语句进行匹配，获取对应的匹配结果值，若匹配结果值大于临界值，则匹配成功；对匹配成功的上文语句和下文语句进行逻辑分析，获取一致性分析结果，若一致性分析结果为不一致，则输出错误提示信息。该方法减少医学影像报告的出错率。报告的出错率。报告的出错率。

【技术实现步骤摘要】
医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及医学影像
，尤其涉及一种医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着医学影像检查已经成为现代医疗服务中不可缺少的部分。医学影像报告作为临床精准诊治的重要依据，同时也是医院的医疗服务能力的体现，医学影像报告的出具必须做到准确无误。随着日益剧增的影像检查数量，能高效提供高质量的医学影像报告成为影像科面临的巨大挑战。
[0003]目前，医学影像报告是通过医疗机械拍摄的患者放射图像后上传至计算机中，医者通过对患者放射图像进行诊断并将诊断所见内容和诊断结果输入计算机中，进而计算机生成的图文报告。在这过程中，医学影像报告也会因为较多方面的原因出现错误，因此在医学影像报告出具前，需要对医学影像报告进行逻辑纠错或检测。而常见的文本纠错和NLP处理因缺乏影像专业词库和对专业表达的理解，在面对医学影像领域的表述时会出现较多的错误，无法满足逻辑纠错和医院的要求。并且，人工也很难满足大批量医学影像报告的审核工作。
[0004]因此，有必要开发一种医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质，以减少医学影像报告的出错率。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质，以减少医学影像报告的出错率的问题。
[0006]一种医学影像报告的文本逻辑检测方法，包括：获取医学影像报告的文本内容，通过实体识别模型和实体关系识别模型对文本内容进行解析，获取文本内容对应的初始文本集合，初始文本集合标识文本内容的实体类型和实体关系，初始文本集合包括初始文本语句；对实体类型、实体关系和初始文本语句进行编码，获取中间文本集合，中间文本集合包括上文语句和下文语句；通过上下文映射算法对上文语句和下文语句进行一一匹配，获取对应的匹配结果值，若匹配结果值大于预设的临界值，则匹配成功，保留上文语句和下文语句；对匹配成功的上文语句和下文语句进行逻辑分析，获取一致性分析结果，若一致性分析结果为不一致，则输出错误提示信息。
[0007]一种医学影像报告的文本逻辑检测装置，包括：文本内容解析模块，用于获取医学影像报告的文本内容，通过实体识别模型和实体关系识别模型对文本内容进行解析，获取文本内容对应的初始文本集合，初始文本集合标识文本内容的实体类型和实体关系，初始文本集合包括初始文本语句；
初始文本语句编码模块，用于对实体类型、实体关系和初始文本语句进行编码，获取中间文本集合，中间文本集合包括上文语句和下文语句；语句匹配模块，用于通过上下文映射算法对上文语句和下文语句进行一一匹配，获取对应的匹配结果值，若匹配结果值大于预设的临界值，则匹配成功，保留上文语句和下文语句；逻辑分析模块，用于对匹配成功的上文语句和下文语句进行逻辑分析，获取一致性分析结果，若一致性分析结果为不一致，则输出错误提示信息。
[0008]在一些实施例中，语句匹配模块，还用于对上文语句进行筛选，获取上文目标语句；提取上文目标语句的上文关键词，组成上文最终语句，并生成上文文本集合；对下文语句进行筛选，获取下文目标语句；提取下文目标语句的下文关键词，组成下文最终语句，并生成下文文本集合；通过上下文映射算法对上文文本集合的上文最终语句和下文文本集合的下文最终语句进行语句匹配，获取对应的匹配结果值。
[0009]在一些实施例中，逻辑分析模块，还用于确定匹配成功的上文最终语句和下文最终语句为对应关系；基于对应关系，进行方位分析、部位分析、阴阳性分析中的一种或多种一致性分析，获取一致性分析结果；确定上文最终语句为参考标准，若任意一种一致性分析结果为不一致，则基于上文最终语句，确定下文最终语句的错误词语，并在错误词语对应的错误位置处输出错误提示信息。
[0010]在一些实施例中，语句匹配模块，还用于获取上文最终语句的所有上文字向量并进行最大化操作，将最大值上文字向量作为上文最终语句的上文句向量；获取下文最终语句的所有下文字向量并进行最大化操作，将最大值下文字向量作为上文最终语句的下文句向量；确定上文句向量和下文句向量之前的余弦相似度，将余弦相似度作为上文最终语句和下文最终语句对应的匹配结果值。
[0011]在一些实施例中，语句匹配模块，还用于获取医理知识数据库和获取部位结构数据库，基于医理知识数据库和部位结构数据库，并通过上下文映射算法对上文语句和下文语句进行一一匹配，获取对应的匹配结果值。
[0012]一种医学影像报告的文本逻辑检测装置，还用于：获取文本内容的关键词，基于关键词，确定与关键词相关联的关联词，并建立对应关系；基于关键词、关联词和对应关系，生成医理知识数据库；一种医学影像报告的文本逻辑检测装置，还用于：获取文本内容词条，并对文本内容词条进行分类，获取分类结果，分类包括关键词分类、上下级分类和关联性分类；基于分类结果，生成部位结构数据库。
[0013]一种医学影像报告的文本逻辑检测装置，还用于：获取文本内容数据库，基于文本内容数据库对UIE框架进行训练，获取实体识别模型和实体关系识别模型；基于文本内容数据库，定义实体类型和实体关系。
[0014]一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在处理器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述医学影像报告的文本逻辑检测方法。
[0015]一种计算机可读介质，计算机可读介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述医学影像报告的文本逻辑检测方法。
[0016]上述医学影像报告的文本逻辑检测方法、装置、设备及介质，通过对医学影像报告的文本内容进行解析、解码和算法分析，从而实现对医学影像报告的文本逻辑检测和错误提示。这满足医学影像领域的专业特性和要求，极大保证医学影像报告文本的准确性和医者服务能力，也减少医学影像报告的文本内容的出错率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1绘示本专利技术一实施例中医学影像报告的文本逻辑检测方法的应用环境示意图；图2绘示本专利技术第一实施例中医学影像报告的文本逻辑检测方法的第一流程图；图3绘示本专利技术一实施例中医学影像报告的文本逻辑检测方法的第二流程图；图4绘示本专利技术一中医学影像报告的文本逻辑检测方法的BiCMA算法模型编码示意图；图5绘示本专利技术一中医学影像报告的文本逻辑检测方法的wRadlex术语库部分示意图；图6绘示本专利技术一实施例中医学影像报告的文本逻辑检测装置的示意图；图7绘示本专利技术一实施例中电子设备的示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医学影像报告的文本逻辑检测方法，其特征在于，包括：获取医学影像报告的文本内容，通过实体识别模型和实体关系识别模型对所述文本内容进行解析，获取所述文本内容对应的初始文本集合，所述初始文本集合标识所述文本内容的实体类型和实体关系，所述初始文本集合包括初始文本语句；对所述实体类型、所述实体关系和所述初始文本语句进行编码，获取中间文本集合，所述中间文本集合包括上文语句和下文语句；通过上下文映射算法对所述上文语句和所述下文语句进行一一匹配，获取对应的匹配结果值，若所述匹配结果值大于预设的临界值，则匹配成功，保留所述上文语句和所述下文语句；对匹配成功的所述上文语句和所述下文语句进行逻辑分析，获取一致性分析结果，若一致性分析结果为不一致，则输出错误提示信息。2.根据权利要求1所述的医学影像报告的文本逻辑检测方法，其特征在于，所述通过上下文映射算法对所述上文语句和所述下文语句进行一一匹配，获取对应的匹配结果值，包括：对所述上文语句进行筛选，获取上文目标语句；提取所述上文目标语句的上文关键词，组成上文最终语句，并生成上文文本集合；对所述下文语句进行筛选，获取下文目标语句；提取所述下文目标语句的下文关键词，组成下文最终语句，并生成下文文本集合；通过上下文映射算法对所述上文文本集合的上文最终语句和所述下文文本集合的下文最终语句进行语句匹配，获取对应的匹配结果值。3.根据权利要求2所述的医学影像报告的文本逻辑检测方法，其特征在于，所述一致性分析包括方位分析、部位分析和阴阳性分析，所述对匹配成功的所述上文语句和所述下文语句进行逻辑分析，获取一致性分析结果，若一致性分析结果为不一致，则输出错误提示信息，包括：确定所述匹配成功的所述上文最终语句和所述下文最终语句为对应关系；基于所述对应关系，进行方位分析、部位分析、阴阳性分析中的一种或多种的一致性分析，获取一致性分析结果；确定所述上文最终语句为参考标准，若任意一种一致性分析结果为不一致，则基于上文最终语句，确定所述下文最终语句的错误词语，并在所述错误词语对应的错误位置处输出错误提示信息。4.根据权利要求2所述的医学影像报告的文本逻辑检测方法，其特征在于，所述通过上下文映射算法对所述上文文本集合的上文最终语句和所述下文文本集合的下文最终语句进行语句匹配，获取对应的匹配结果值，包括：获取所述上文最终语句的所有上文字向量并进行最大化操作，将最大值上文字向量作为所述上文最终语句的上文句向量；获取所述下文最终语句的所有下文字向量并进行最大化操作，将最大值下文字向量作为所述上文最终语句的下文句向量；确定所述上文句向量和所述下文句向量之前的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述上文最终语句和所述下文最终语句对应的匹配结果值。
5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄家祥，任大伟，王会超，王中华，
申请(专利权)人：万里云医疗信息科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：