Radyoloji raporlarından doğal dil işleme teknikleri kullanılarak varlık ismi çıkarımı
Named entitiy recognation from radiology reports using natural language processing techniques
- Tez No: 945976
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Tıbbi metin madenciliği kapsamında, özellikle radyoloji raporlarında yer alan karmaşık yapılı ifadelerin anlamlandırılması büyük önem taşımaktadır. Bu raporlar, içerdiği çeşitli tıbbi terimler ve uzun bağlamsal ilişkiler nedeniyle hem otomatik analiz sistemleri hem de klinik karar süreçleri açısından zorluklar barındırmaktadır. Bu çalışmada, radyoloji raporlarından varlık isimlerini otomatik olarak çıkarabilen bir hibrit model geliştirilmiştir. Modelde BERT, BioBERT ve ClinicalBERT gibi önceden eğitilmiş dil modelleri BiLSTM ve CRF katmanlarıyla entegre edilmiş; hiper-parametre optimizasyonu ise GA ve PSO ile gerçekleştirilmiştir. Yöntem kapsamında, farklı model yapılandırmaları karşılaştırılmış ve en yüksek başarıyı sağlayan kombinasyon belirlenmiştir. Eğitim ve doğrulama süreçleri RadGraph veri kümesi üzerinden gerçekleştirilmiştir. MIMIC-CXR ve CheXpert test setlerinde yapılan değerlendirmelerde, GA ile optimize edilen ClinicalBERT+BiLSTM+CRF modeli sırasıyla %98,90 ve %97,92 F1 skorlarına ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın klinik metinlerde yüksek doğrulukla çalıştığını ve karar destek sistemlerine katkı sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Within the scope of medical text mining, it is of great importance to make sense of complex statements, especially in radiology reports. These reports pose challenges for both automated analysis systems and clinical decision processes due to the various medical terms and long contextual relationships they contain. In this study, a hybrid model that can automatically extract entity names from radiology reports is developed. In the model, pre-trained language models such as BERT, BioBERT and ClinicalBERT are integrated with BiLSTM and CRF layers, and hyperparameter optimization is performed with GA and PSO. Within the scope of the method, different model configurations were compared and the combination that provided the highest success was determined. The training and validation processes were performed on the RadGraph dataset. In the evaluations performed on MIMIC-CXR and CheXpert test sets, the GA-optimized ClinicalBERT+BiLSTM+CRF model achieved F1 scores of 98,90% and 97,92%, respectively. The results show that the proposed approach works with high accuracy on clinical texts and can contribute to decision support systems.
Benzer Tezler
- 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
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
- MIMIC-CXR radyoloji raporlarında anomali tespiti
Anomaly detection in MIMIC-CXR radiology reports
HEDİYE ORHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAYAN ABRİ
- Türkçe klinik metinlerin derin öğrenme yaklaşımları ile sınıflandırılması
Classification of Turkish clinical notes using deep learning techniques
HAZAL TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Implementing language models enriched with text analysis: MIMIC-CXR case study
Metin analiziyle zenginleştirilmiş dil modellerini uygulama: MIMIC-CXR vaka çalışması
EGE ERBERK USLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE SEZER
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKERİYA ANIL GÜVEN
- Processing Turkish radiology reports
Türkçe radyoloji raporlarının işlenmesi
KEREM HADIMLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DR. MELTEM TURHAN YÖNDEM
PROF. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK