基于深度学习的消化道医学影像半自动化标注与智能分析系统
这是一篇关于医学影像,标注系统,半自动化,辅助诊断的论文, 主要内容为近年来,深度学习技术已被应用到多种医学影像分析任务,为医学影像疾病诊断带来巨大突破,在消化道相关疾病辅助诊断任务上也得到了广泛的关注,然而标注数据匮乏、模型落地艰难却是阻碍深度学习在消化道疾病研究发展的重要原因。经过前期调研,当前深度学习在消化道疾病医学影像的研究普遍存在以下问题:(1)纯手工标注方式标注数据,消化道医学影像数据的标注需要经验丰富的专业医生来完成,标注工作量大、成本高。(2)缺乏大规模、高质量的消化道医学影像数据集。消化道疾病的影像数据分布较为分散,难以集中收集管理,获取大规模数据集的难度较大。并且当前的医学影像标注系统缺乏多人协作标注功能和对系统人员、影像数据的管理功能,不足以构成大规模、高质量的医学影像数据集。(3)当前的消化道医学影像研究缺乏一个可支持多种深度学习框架接入的模型部署平台,缺乏一个可提供多种消化道疾病的辅助诊断软件。针对上述三个问题,本文主要的研究内容和成果如下:(1)针对纯手工标注的弊端,本文提出一种新型的标注模式——半自动化标注模式,将此标注模式应用到医学影像标注系统中,为标注医师节省了大量的时间与精力。半自动化标注模式以小肠间质瘤检测模型为例,从模型搭建、模型自主训练和数据标注三个方面对其进行详细阐述,本文通过大量实验对比,表明半自动化标注模式相较于传统手工标注模式在时间和质量上存在较大优越性与方案可行性。(2)设计与实现医学影像半自动化标注系统。针对消化道医学影像数据集的缺失问题,我们设计与实现了一款在线的医学影像标注系统,面向所有医疗机构收集影像数据。针对标注系统的多人协作和质量控制等问题,本文引入群体智能思想,系统设置了标注人员和审核人员,在实现对DICOM医学影像数据标注功能的基础上,提供多人协作标注-审核功能和全面的医学影像数据管理功能,通过多名用户的共同协作构建出高质量的消化道医学影像数据集。(3)针对模型部署困难等弊端,本文提出一种针对C/S架构软件的深度学习框架接入方案,并基于此接入方案,设计与实现了一款面向消化道疾病的智能分析软件。软件提供统一的深度学习模型部署规范,减少模型部署过程中繁琐的步骤,使模型可简单快速集成到智能分析软件中,为医生提供辅助诊断功能。
三元组半自动标注系统的设计与实现
这是一篇关于三元组,知识图谱,联合抽取,标注系统,BERT的论文, 主要内容为目前,知识图谱技术发展迅速,知识图谱价值不断地被发掘,各类领域知识图谱也迅速建设起来。三元组在知识图谱的构建和应用中起到了关键作用,它们连接了不同的实体和概念,形成了丰富的知识关系网络。由于领域知识图谱的构建要求与通用知识图谱存在明显的不同,所以在领域三元组标注的过程中面临诸多挑战:(1)领域三元组需要从大量自然语言数据中抽取,需要进行大量的人工标注工作。(2)领域知识图谱对三元组数据的质量要求非常高。(3)领域三元组有特定的实体和关系类型,需要训练面向特定领域的知识抽取模型来进行三元组的抽取。针对上述问题,本文设计了一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法和一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,并构建了一个三元组半自动化标注系统。具体研究内容如下:(1)本文设计一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法,提出了基于层叠指针网络与多头选择机制的联合抽取模型。通过基于层叠指针网络的实体抽取方法解决实体嵌套问题,通过基于多头选择机制的关系抽取方法解决关系重叠问题。(2)本文设计一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,该方法通过多次循环训练模型,提高预标注模型的准确率。该方法使用轻量级的实体关系联合抽取模型,在提高模型训练效率的同时,还通过扩大序列标注范围,解决关系重叠问题,提高模型抽取的准确率。(3)本文设计并构建三元组半自动标注系统,通过引入数据智能预标,提高人工标注的效率。系统设计合适的领域管理、任务管理、数据统计、题目分发等功能,为面向领域的知识图谱的标注和构建提供一个高效便捷的平台。通过对比实验和系统测试,本文提出的基于联合抽取的三元组数据预标注方法中的预标注效果明显优于其他联合抽取模型;本文提出基于ALBERT的三元组数据标注方法可以在明显加快模型训练效率的同时,保证较高的预标注效果;系统功能完整,具有较高的可用性和鲁棒性。
三元组半自动标注系统的设计与实现
这是一篇关于三元组,知识图谱,联合抽取,标注系统,BERT的论文, 主要内容为目前,知识图谱技术发展迅速,知识图谱价值不断地被发掘,各类领域知识图谱也迅速建设起来。三元组在知识图谱的构建和应用中起到了关键作用,它们连接了不同的实体和概念,形成了丰富的知识关系网络。由于领域知识图谱的构建要求与通用知识图谱存在明显的不同,所以在领域三元组标注的过程中面临诸多挑战:(1)领域三元组需要从大量自然语言数据中抽取,需要进行大量的人工标注工作。(2)领域知识图谱对三元组数据的质量要求非常高。(3)领域三元组有特定的实体和关系类型,需要训练面向特定领域的知识抽取模型来进行三元组的抽取。针对上述问题,本文设计了一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法和一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,并构建了一个三元组半自动化标注系统。具体研究内容如下:(1)本文设计一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法,提出了基于层叠指针网络与多头选择机制的联合抽取模型。通过基于层叠指针网络的实体抽取方法解决实体嵌套问题,通过基于多头选择机制的关系抽取方法解决关系重叠问题。(2)本文设计一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,该方法通过多次循环训练模型,提高预标注模型的准确率。该方法使用轻量级的实体关系联合抽取模型,在提高模型训练效率的同时,还通过扩大序列标注范围,解决关系重叠问题,提高模型抽取的准确率。(3)本文设计并构建三元组半自动标注系统,通过引入数据智能预标,提高人工标注的效率。系统设计合适的领域管理、任务管理、数据统计、题目分发等功能,为面向领域的知识图谱的标注和构建提供一个高效便捷的平台。通过对比实验和系统测试,本文提出的基于联合抽取的三元组数据预标注方法中的预标注效果明显优于其他联合抽取模型;本文提出基于ALBERT的三元组数据标注方法可以在明显加快模型训练效率的同时,保证较高的预标注效果;系统功能完整,具有较高的可用性和鲁棒性。
三元组半自动标注系统的设计与实现
这是一篇关于三元组,知识图谱,联合抽取,标注系统,BERT的论文, 主要内容为目前,知识图谱技术发展迅速,知识图谱价值不断地被发掘,各类领域知识图谱也迅速建设起来。三元组在知识图谱的构建和应用中起到了关键作用,它们连接了不同的实体和概念,形成了丰富的知识关系网络。由于领域知识图谱的构建要求与通用知识图谱存在明显的不同,所以在领域三元组标注的过程中面临诸多挑战:(1)领域三元组需要从大量自然语言数据中抽取,需要进行大量的人工标注工作。(2)领域知识图谱对三元组数据的质量要求非常高。(3)领域三元组有特定的实体和关系类型,需要训练面向特定领域的知识抽取模型来进行三元组的抽取。针对上述问题,本文设计了一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法和一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,并构建了一个三元组半自动化标注系统。具体研究内容如下:(1)本文设计一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法,提出了基于层叠指针网络与多头选择机制的联合抽取模型。通过基于层叠指针网络的实体抽取方法解决实体嵌套问题,通过基于多头选择机制的关系抽取方法解决关系重叠问题。(2)本文设计一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,该方法通过多次循环训练模型,提高预标注模型的准确率。该方法使用轻量级的实体关系联合抽取模型,在提高模型训练效率的同时,还通过扩大序列标注范围,解决关系重叠问题,提高模型抽取的准确率。(3)本文设计并构建三元组半自动标注系统,通过引入数据智能预标,提高人工标注的效率。系统设计合适的领域管理、任务管理、数据统计、题目分发等功能,为面向领域的知识图谱的标注和构建提供一个高效便捷的平台。通过对比实验和系统测试,本文提出的基于联合抽取的三元组数据预标注方法中的预标注效果明显优于其他联合抽取模型;本文提出基于ALBERT的三元组数据标注方法可以在明显加快模型训练效率的同时,保证较高的预标注效果;系统功能完整,具有较高的可用性和鲁棒性。
基于智能外呼的标注系统的设计与实现
这是一篇关于标注系统,智能外呼,大数据,微服务的论文, 主要内容为随着人工智能技术的发展和成熟,它与人们生活各方面的结合变得越来越广泛,人工智能的应用提升了整个社会的生产力和创造力,已经进而形成了一个新的经济发展的形态,智能外呼的实践就是人工智能在传统呼叫中心的基础上发展出的一个新的创新性的应用。由于人工智能算法的发展离不开大规模数据的驱动,要想让智能外呼系统更加智能化就必须提供足量的可供训练的数据集,开源的数据很难满足智能外呼的特定需求,所以还需要通过标注等方式来获取更多可用的数据。针对上述的问题,本文设计并实现了一套与智能外呼业务相结合的标注系统。该系统设计了完整的数据标注流程,包括了从业务数据采集到任务分配到数据标注等多个环节,同时为了解决数据标注的低效率的问题,系统中还引用了一些辅助标注的方案来减轻标注的成本,提高了该系统的可用性。另外系统以微服务模块的形式进行构建,方便了之后的功能迭代,提高了系统的扩展性。本文首先介绍了课题研究的背景和意义并简要的阐述了课题中所涉及的一些相关技术,然后结合智能外呼的场景提出了一些功能性和非功能性的需求同时对系统的关键性问题进行了分析讨论,之后以系统的功能模块为单位对系统进行了详细的设计与实现并进行了一系列的系统测试,最后对课题的研究内容进行了总结并对未来课题的工作做了进一步的展望。
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