PMMを用いた医療用テキストの分類(セッション3)
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概要
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近年, 様々なテキストデータから情報を抽出し活用する研究は盛んに行われつつあり, Web上でのデータ検索などの分野は飛躍的に発展しつつある.一方, 医療機関においても設備の電子化により, カルテ等のデータが電子化され資産として蓄えられつつある.本研究では, この医療データを有効に活用するための基礎研究として, カルテに含まれる所見と呼ばれるテキストデータを幾種類かのクラスに分類することを試みた.具体的な手法としてはテキストデータを単語の集まりとみなしデータ化を行なった上で, パラメトリック混合モデルによって, 肺部の所見データを腫瘍, 炎症, その他という3種類のクラスへの分類を行った.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2005-12-20
著者
-
木戸 尚治
山口大学大学院理工学研究科
-
庄野 逸
山口大学大学院理工学研究科
-
木戸 尚治
山口大 大学院医学系研究科
-
木戸 尚治
山口大学工学部知能情報システムエ学科
-
今村 裕一
山口大学大学院理工学研究科
-
木戸 尚治
山口大学大学院医学系研究科
-
庄野 逸
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
庄野 逸
山口大学大学院医学系研究科応用医工学系学域
-
木戸 尚治
山口大学大学院
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