张小明
前端开发工程师
Neuradicon：神经影像报告的操作性表征学习
放射学报告通常以非结构化的形式总结影像学检查的内容和解读，这使得定量分析无法进行。这限制了放射学服务的监测仅能停留在不分内容差异的吞吐量层面，阻碍了具体、有针对性的操作优化。
本文提出Neuradicon，一个用于神经影像学报告定量分析的自然语言处理框架。该框架结合了基于规则的模型和人工智能模型，能够以最适合操作指导的简洁量化形式来表示神经学报告。在一个包含336,569份报告的语料库上，展示了Neuradicon在操作表型分析中的应用，并报告了其在跨时间和两个独立医疗中心之间出色的泛化能力。
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