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目前的手術病例都是以文本的方式記錄的。這些文本中包含了大量對日后分析和挖掘有用的信息。通過對大量手術文本進行分析，對手術病例進行數據化和結構化，醫院可以對整體病情趨勢進行把握并挖掘大量對診斷有用的信息。而在針對具體病人確定手術方案時，也往往需要分析病人的歷史病歷，根據以前的手術情況來確定新的診斷方案。尤其對于肺部或胸腔的手術來說，確定歷史手術的出血量、切除部位、切口數目以及切除范圍等內容對醫生制定新的手術方案具有重要意義。從歷史病例中自動抽取出這些信息，將有效節省醫生閱讀病例的時間，進而可以讓醫生把更多的時間用于診療方案的制定上。本文重點研究胸腔手術病例中切口數量抽取問題。針對手術病例中并不直接包含切口數量以致無法直接抽取的難點，本文將切口數量抽取問題轉換為文本分類問題。基于文本分類的思想，首先針對病例文本中的句子著手研究，先對文本進行分句處理，選擇包含切口信息的句子作為切口描述句，并基于雙向LSTM長短期記憶神經網絡， long Short Term Memory）神經網絡與 Attention（注意力）機制構建分句切口數目提取模型，逐個判定友本中切口描述句所記錄的切口數目，最后累加切口數目。此后本文進步構建層次化切口數目提取模型，首先針對單個句子構建雙向LSTM網絡作為句子層，并對句子層的輸出再次進行過濾作為段落層的輸入，構建LSTM神經網鰲作為段落層，段落層的最終輸出降維得出分類結果。實驗結果表明，兩種切口數目判定方法準確率均可達到9父超出其他的多種文本分類模型如SVM支持向量機）以及卷積模型（ Textcnn），且后者可拓展性與整體性更佳。
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