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针对医学文本缺乏可量化数据结构,基于关键词模型的文本处理方法不适用的问题,在研究词之间潜在语义关联和关键词树结构的基础上,构造了一种基于潜在语义树的语义分析模型用于医学文本的数据挖掘。进一步地将隐含主题与潜在语义的研究相关联,设计出一种基于潜在狄利克雷分配和潜在语义树模型的文本处理方法,可针对不同类型的医学文本生成有一定可读性的自动批注。该方法形成的自动批注主观性低,其准确度和可读性均高于关键词模型的处理结果,可辅助医生进行医学文本的批注和分类,从而减轻其工作量。程序结果表明,该方法目前可应用于对医学图像所见形成诊断意见、对病人病历进行摘要形成和对病症描述给出对症处方等方面,批注的语义匹配度可达67.7%,文本的平均可读性为60.02%。 相似文献
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本文简述了X 线计算机断层性能检测并对结果进行分析, 从而使各医院能对自己使用的机器有所了解, 提高诊断的准确率。 相似文献
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为了从医用诊断X线相干散射图像中提取能量分布曲线,先采用K-Means算法和数学形态学方法将图像转化成二进制图像,再从二进制图像内正交投影空间能量中提取有效区域,然后计算质心环,最后构建成医用X射线相干散射能量分布曲线。 相似文献
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