文献

J-GLOBAL ID：202102230580485778   整理番号：21A0154513

実体認識を統合する放射線テキスト報告におけるCOVID-19検出【JST・京大機械翻訳】

COVID-19 detection in radiological text reports integrating entity recognition

著者 (6件)： Lopez-Ubeda Pilar (SINAI Group, CEATIC, Universidad de Jaen, Campus Las Lagunillas S/N, E-23071, Jaen, Spain) ,  Diaz-Galiano Manuel Carlos (SINAI Group, CEATIC, Universidad de Jaen, Campus Las Lagunillas S/N, E-23071, Jaen, Spain) ,  Martin-Noguerol Teodoro (MRI Unit, Radiology Department, HT Medica, Carmelo Torres 2, 23007, Jaen, Spain) ,  Luna Antonio (MRI Unit, Radiology Department, HT Medica, Carmelo Torres 2, 23007, Jaen, Spain) ,  Urena-Lopez L. Alfonso (SINAI Group, CEATIC, Universidad de Jaen, Campus Las Lagunillas S/N, E-23071, Jaen, Spain) ,  Martin-Valdivia M. Teresa (SINAI Group, CEATIC, Universidad de Jaen, Campus Las Lagunillas S/N, E-23071, Jaen, Spain)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 127  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19診断は,通常,X線画像を用いたPCR試験,主にCOVID-19による肺関与の評価に対する胸部コンピュータ断層撮影(CT)に基づく。しかし,テキスト放射線報告は,肺を含むCOVID-19の放射線徴候を示す可能性を決定するための関連情報も含む。自然言語処理(NLP)技術に基づくCOVID-19自動検出システムの開発は,臨床医の支持と放射線報告内のCOVID-19関連障害の検出に大きな支援を提供する。本論文では,異なる情報源の統合に基づくテキスト分類システムを提案した。このシステムは,胸部CTの放射線学的報告に基づいて,患者がCOVID-19と一致する放射線学的所見を有するかどうかを,自動的に予測するために使用することができる。著者らの実験を実施するために,著者らは,ΔΨHTメディカルクリニックによって提供された胸部CT研究からの295の放射線報告を使用して,それらの全ては,COVID-19による胸部関与の疑いがある放射線要求である。テキスト分類システムを訓練するために,機械学習手法とNamed Entity認識を適用した。システムは,入力として2つの情報源,即ち,SNOMED-CTから抽出した放射線レポートとCOVID-19関連障害のテキストを取り上げた。最良のシステムはSVMを用いて訓練され,ベースライン結果はCOVID-19による肺関与を予測する85%の精度を達成し,それはすでに克服が困難な競合値を提供する。さらに,SNOMED-CTから抽出した最良の品質情報を統合するために相互情報を適用した。この方法で,ベースライン結果を5点まで改善する約90%の精度を達成した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報源 ,  *放射線 ,  自然言語処理 ,  放射線医学 ,  X線画像 ,  基準線 ,  呼吸器診断 ,  機械学習
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  臨床医 ,  胸部CT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  放射線報告 ,  テキスト分類 ,  自然言語処理 ,  名前付きエンティティ認識

分類 (4件)： 呼吸器の診断  (GI02000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  診断用薬の臨床への応用  (GW20020A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統合 ,  放射線 ,  報告