Geri Dön

Processing Turkish radiology reports

Türkçe radyoloji raporlarının işlenmesi

  1. Tez No: 286220
  2. Yazar: KEREM HADIMLI
  3. Danışmanlar: DR. MELTEM TURHAN YÖNDEM, PROF. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Radyoloji bölümleri hastaların vücutlarını görselleştiren teknikler kullanır ve bu görüntüler doktorlar tarafından incelenerek düz metin raporlara dökülür. Medikal bilgi sistemleri açısından bu düz metin raporlardaki bilginin çıkartılması önem arz eder. Türkçe'nin oldukça eklemeli bir yapıya sahip oluşu bilgi erişimi (“information retrieval”) ve bilgi çıkarımı (“information extraction”) için çeşitli zorluklar oluşturmaktadır.Bu tezde biri kural tabanlı biri veri tabanlı olmak üzere Türkçe radyoloji raporlarının işlenmesinde kullanılabilecek iki yöntem önerilmektedir. Önceki medikal doğal dil işleme çalışmalarının aksine, her iki yöntemde de bir medikal sözlük ya da bir medikal ontoloji kullanılmamaktadır.Bilgi çıkarımı, verilen cümle içinde medikal olarak ilişkili sözcük öbeklerinin ve bunların ilişkilerinin belirlenmesi seviyesinde yapılmaktadır. Amaç, diğer etkenlerin yokluğunda, Türkçe'nin özelliklerinin medikal bilgi çıkarımı ve erişimi için sunabileceği referans performansı belirlemektir.

Özet (Çeviri)

Radiology departments utilize various visualization techniques of patients? bodies, and narrative free text reports describing the findings in these visualizations are written by medical doctors. The information within these narrative reports is required to be extracted for medical information systems. Turkish is an highly agglutinative language and this poses problems in information retrieval and extraction from Turkish free texts.In this thesis one rule-based and one data-driven alternate methods for information retrieval and structured information extraction from Turkish radiology reports are presented. Contrary to previous studies in medical NLP systems, both of these methods do not utilize any medical lexicon or ontology.Information extraction is performed on the level of extracting medically related phrases from the sentence. The aim is to measure baseline performance Turkish language can provide for medical information extraction and retrieval, in isolation of other factors.

Benzer Tezler

  1. Radiology report classification for low-resource languages using machine learning: A case study of brain hemorrhage detection

    Makine öğrenmesi kullanarak düşük kaynakli diller için radyoloji raporu siniflandirmasi: Beyin kanamasi tespiti üzerine bir örnek olay i̇ncelemesi

    GIYASEDDİN BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ

  2. Text mining in Turkish radiology reports

    Türkçe radyoloji raporlarında metin madenciliği

    TUĞBERK KOCATEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY

  3. Ontology based information extraction on free text radiological reports using natural language processing approach

    Serbest metin radyoloji raporlarından, doğal dil işleme yaklaşımları kullanarak ontoloji temelli enformasyon çıkarımı

    ERGİN SOYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ

    PROF. DR. NAZİFE BAYKAL

  4. Türkçe klinik metinlerin derin öğrenme yaklaşımları ile sınıflandırılması

    Classification of Turkish clinical notes using deep learning techniques

    HAZAL TÜRKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ

  5. Gerçek zamanlı mamografi yorumu karar destek sistemi

    A real time decision support system for mammography interpretations

    SELEN BOZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyoistatistikAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEMAL HAKAN GÜLKESEN