基于主题模型的胸部X光片诊断报告异常检测方法

胸部X光片是患者胸部检查的优先选择,对患者的诊断治疗起着重要的作用。医生依据自身的经验和习惯书写胸部X光片诊断报告,由于一些主观或者客观的原因,会开具一些影像描述与诊断结论不相符的异常诊断报告,因此对诊断报告进行异常检测有着重要的研究意义。胸片诊断报告未登录词多、数据高维稀疏,缺乏大量有效标注,传统方法检测异常胸片诊断报告效果不佳,为此,提出了一种基于主题模型的胸部X光片诊断报告异常检测方法。首先用双向LSTM-CRF模型结合诊断报告中的字符级特征,获取特定的医疗术语特征,解决诊断报告中未登录词多,描述自由的问题。然后依据领域知识和模板将诊断报告进行有效的特征扩展,缓解数据稀疏问题。最后用LDA模型判断诊断报告中影像描述与诊断结论特征是否匹配,检测出异常胸片诊断报告。实验结果表明,在阈值为2的情况下,异常检测的准确率为92.82%,召回率为69.54%,检测性能优于传统方法的。