Bakgrund Radiologirapporter är oftast berättande, ostrukturerad text, ett format som hindrar möjligheten att skriva in innehåll i beslutsstödsystem. Dessutom, rapporter ofta beskriver flera lesioner, och det är utmanande att automatiskt extrahera information om varje lesion och dess samband med egenskaper, anatomiska platser, och annan information som beskriver det. Målet med vårt arbete är att utveckla metoder för behandling av naturligt språk (NLP) för att känna igen varje lesion i fritext mammografirapporter och att extrahera dess motsvarande relationer, vilket ger en komplett informationsram för varje lesion. Material och metoder Vi byggde en NLP informationsextrahering pipeline i General Architecture for Text Engineering (GATE) NLP verktygslåda. Sekventiell behandling moduler utförs, producerar en output information ram som krävs för en mammografi beslut stödsystem. Varje lesion som beskrivs i rapporten identifieras genom att koppla den till dess anatomiska läge i bröstet. För att utvärdera vårt system valde vi ut 300 mammografirapporter från en sjukhusrapportdatabas. Resultat Guldstandarden innehöll 797 lesioner, och vårt system upptäckte 815 lesioner (780 sanna positiva, 35 falska positiva och 17 falska negativa). Precisionen av att upptäcka alla avbildning observationer med deras modifierare var 94.9, minns var 90,9, och F-måttet var 92,8. Slutsatser Vårt NLP-system extraherar varje observation och dess egenskaper från mammografirapporter. Även om vår applikation fokuserar på mammografins domän, tror vi att vårt tillvägagångssätt kan generaliseras till andra domäner och kan minska klyftan mellan ostrukturerad klinisk rapporttext och strukturerad informationsextrahering som behövs för datautvinning och beslutsstöd.
Bozkurt m.fl. REF utvecklade ett regelbaserat NLP-system för att extrahera informationsramar för varje lesion som beskrivs i berättelsen A. Gupta et al.