Bröstcancer är den främsta orsaken till cancerdödlighet hos kvinnor mellan 15 och 54 år. Vid mammografiscreening använder radiologer en strikt lexikon (BI-RADS) för att beskriva och rapportera sina resultat. Mammography poster lagras sedan i ett väldefinierat databasformat (NMD). På senare tid har forskare tillämpat teknik för datautvinning och maskininlärning på dessa databaser. De lyckades bygga bröstcancer klassificerare som kan hjälpa i tidig upptäckt av malignitet. Dessa modellers giltighet beror dock på kvaliteten på de underliggande databaserna. Tyvärr, de flesta databaser lider av inkonsekvenser, saknade data, inter-observer variabilitet och olämplig termanvändning. Dessutom är många databaser inte förenliga med NMD-formatet och/eller endast består av textrapporter. BI-RADS har extrahering från fri text och konsekvenskontroller mellan registrerade prediktiva variabler och textrapporter är avgörande för att ta itu med detta problem. Vi beskriver en allmän plan för konceptinformation hämtning från fri text som ges en lexikon, och presentera en BI-RADS har extraktionsalgoritm för klinisk datautvinning. Den består av en syntaxanalysator, en konceptsökare och en negationsdetektor. Syntaxanalysatorn förbehandlar inmatningen till enskilda meningar. Konceptsökaren använder en semantisk grammatik baserad på BI-RADS-lexikonet och experternas input. Den tolkar meningar som upptäcker BI-RADS-begrepp. När ett koncept väl är lokaliserat, kontrollerar en lexisk scanner för negation. Vår metod kan hantera flera latenta begrepp i texten, filtrera bort ultraljudskoncept. På vårt dataset uppnår vår algoritm 97,7% precision, 95,5% recall och en F1-poäng på 0,97. Det överträffar den manuella funktionen extraktion på 5% statistisk signifikansnivå.
Bröstbildsrapportering och datasystem (BI-RADS) REF ) använder en specialiserad lexikon, syntaxanalysator, konceptsökare och negationsdetektor för att extrahera information från mammografirapporter.
Information Extraction for Clinical Data Mining: A Mammography Case Study
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}