本文是一篇药学论文，本文在医学影像智能化诊断的研究中提出一种新的思路，在现有的医学知识图谱基础上做出了一些完善和改变，通过添加“细节特征”和“病变位置”来构建三层结构模型读片知识图谱，在检查报告生成中可以提升规范性以及可解释性。
第1章绪论
1.1研究背景与意义
医学影像检查是现代临床医学的重要组成部分，为临床疾病筛查、病灶的定位及定性诊断、临床治疗方案的选择、疾病的分期及预后评估等提供了重要依据[1]。影像检查报告分为检查所见和检查印象，检查所见主要是对图像中病变区域中的病变特征和位置描述；检查印象是对检查所见内容通过临床经验的总结，根据其描述的特征和患者的相关信息得到的诊断结果。然而，检查所见中包含所有对异常的描述，对于医生的诊断决策提供重要依据。由于检查所见的书写具有很强的专业性，需要有经验的医生来完成，但专业的影像科医生资源有限，难以满足不断增长的诊断需求[2]，所以如何在保证准确性的情况下，提高诊断效率、减轻医生负担成为了严峻的挑战[3]。
目前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在医学智能化领域中扮演着不可替代的角色。近年来基于深度学习的人工智能技术在医学图像分析[4,5]以及自然语言处理[6,7]方面取得的突出研究进展，研究人员寄希望于人工智能技术实现医学影像检查所见和检查印象的自动生成，随着研究的深入，人工智能技术在医学影像智能诊断中取得了很好的效果，甚至在一些方面优于影像科医生[8]。
结构化的医学知识是人工智能技术成功实现医学智能化的前提，知识图谱技术作为一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段，它通过对专业知识的梳理、将异构数据转变成计算机可识别语言的优势[9]，同时也正在推动人工智能的发展。面对如何提高影像科医生检查报告书写效率和规范性等问题，构建知识图谱辅助报告生成就显得尤为重要，因此，利用知识图谱实现智能化诊断逐渐成为研究的关键问题[10,11]。
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1.2 AI在医学领域的研究现状
近年来，深度学习、大数据等技术的发展，人工智能（AI）已经渗透到人类生活的各行各业，成为各个领域的研究热点。基于深度学习的AI技术已经在语音[12]、视频[13]、图像[14]等领域实现了产品落地。特别是在医学领域，AI正在深刻地改变着医学影像学的当前现状以及未来发展趋势，旨在最终实现医学影像学人工智能诊断（Artificial Intelligent Diagnosis of Medical Imaging,AIDMI）的图像分析研究一直以来都是医学影像人工智能研究的重中之重[15]。Liu等人[16]提出一个领域感知的胸部X线报告自动生成系统，对比其他方法生成的结果，其可读性和准确性都得到了明显提升；侯代兵等人[17]借鉴当前领域模型优点提出基于医学图像报告自动生成的技术，利用计算机分析图像生成检查报告，该方法增强了在报告生成的准确性、完整性等方面表现。但是，基于这种“端到端”方式得到的结果，仍然面临准确性、专业性与可解释性等问题的挑战。为进一步解决上述问题，研究人员开始致力于通过医学影像领域的先验知识为基础，构建领域知识图谱与图像分类算法相结合[18,19]，通过利用专业的领域知识指导检查报告的图像自动分类标注以及图像的自动分类训练，实现医学影像的智能化诊断。这种以领域知识图谱所驱动的人工智能（AI）研究有很好的表现，在一定程度上提升了智能化诊断的可解释性、专业性和准确性，从而进一步实现了工作流程增速，解决了资源短缺，降低了护理成本。
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第2章基于三层结构模型读片知识图谱的构建
2.1三层结构模型构建及可视化存储
针对医疗数据专业性强、结构复杂等特点，本研究为保证三层结构模型读片知识图谱构建的准确性和专业性，通过以专业医生为主导力量进行构建。从专家的角度梳理医学知识，依据影像科医生读片思路通过自下而上构建方式。图谱构建的主要流程为数据获取，利用教科书、医学百科知识、国际疾病分类-10(International Classification of Diseases,ICD)以及影像检查报告作为构建胸部后前位片三层结构模型读片知识图谱数据来源，特别是影像检查报告，由于其作为临床诊断中的重要数据，所以报告中存在大量对病变异常描述的专业知识，因此作为构建图谱的主要数据来源；数据分析是分析获取数据中的关键信息，通过专业医生结合先验知识对有歧义信息和含有指代的信息的知识进行人工的融合；知识加工是将提取的关键知识根据实际应用需求进行关系、属性设计，并在实际应用过程中挖掘隐藏信息来补全和更新读片知识图谱；将处理好的知识匹配到所属本体层中，按照医生的读片思路进行层次化梳理得到“病变区域-病变特征-细节特征”三层结构模型，具体流程如图1所示。
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2.2胸片知识图谱构建及可视化存储
2.2.1实体设计
以胸部后前位片为例，先通过分析胸部后前位片的检查报告，病变区域作为读片知识图谱的第一层，包括：胸廓、气管及纵隔、肺纹理、肺实质、肺门、心影、主动脉、膈面、肋膈角、胸膜及胸腔、骨骼共11个实体；病变特征为读片知识图谱的第二层，为病变区域的具体的病变特征，例如：增多、减少、大片状影、团块影、索条状影等；细节特征为读片知识图谱的第三层，为病变特征的在形状、大小、薄厚、位置等方面更具象的表述，例如：类圆形、类三角形、薄壁、厚壁、毛刺状、左侧等。
与结构简单的图谱相比，三层结构增加了病变位置，并细化了病变特征，涵盖了肺部几乎全部的特征和病变位置，更加精细、准确，可以满足胸部X线临床应用的大部分需求。特别是生成的检查所见时加上病变位置后实现了疾病的定位，为医生提供更细致、准确的检查报告。
在胸部后前位片读片知识图谱构建中，需要对在相同本体层下的实体创建关系和不同本体层之间创建不同的关系。考虑到三层结构模型的层次结构，通过专家人工将重点针对知识间的纵向关系设计[55]。关系类型分为病变特征、细节特征、病变位置、病变位置子节点和细节位置五类，用于连接病变区域与病变特征、病变特征与细节特征、病变特征与病变位置以及病变位置的子节点。
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第3章胸片检查所见生成算法研究........................24
3.1基于规则检查所见生成算法设计.......................24
3.1.1一级节点调用规则设计......................24
3.1.2二、三级节点调用规则设计....................25
第4章胸片检查印象生成算法研究....................................36
4.1基于BERT胸片检查印象生成模型........................36
4.1.1模型结构..............................36
4.1.2模型优化.............................37
第5章总结与展望...............................43
5.1总结...................................43
5.2展望............................44
第4章胸片检查印象生成算法研究
4.1基于BERT胸片检查印象生成模型
本章节主要介绍在胸片检查印象自动生成实验中选择BERT作为主要模型，该模型结合UniLM模型进行了优化，使预测的结果具有良好的表现。
4.1.1模型结构
BERT是一种预训练模型，它将Transformer中的Encoder架构放进预训练模型中，成为了双向预训练语言模型。同时，为了适应双向架构，BERT加入了两个NLP任务：“完形填空任务和上下语句匹配任务”用来捕捉词语和句子的特征，让该模型获得了更强的泛化能力。
BERT整体框架包括“预训练（Pre-training）”和“微调（Fine-tuning）”两个阶段，如图9所示[62]。预训练阶段，模型将首先应用于通用任务，利用无标签数据进行训练，模型训练完成后得到初始化的参数，再进行微调阶段，模型被迁移到特定任务中，并将标签数据加入其中来不断调整参数，直到重新收敛为止。
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第5章总结与展望
5.1总结
目前，人工智能技术正在深刻地改变着医学影像学的当前现状以及未来发展趋势[64-66]。医学影像学人工智能研究的理想化目标是让机器能够模拟专业医生的读片决策过程，并最终替代或部分替代人类的某些工作。然而，得益于检查报告生成过程的简单性，使得报告自动生成算法逐渐成为研究热点，但基于深度神经网络的人工智能技术具有非常突出的“黑箱”特性，因而该技术在很多领域的应用常常会引起人们的不信任感，因此人们迫切希望研究一种可解释性的人工智能技术（Explainable AI，XAI）[67]。本文在医学影像智能化诊断的研究中提出一种新的思路，在现有的医学知识图谱基础上做出了一些完善和改变，通过添加“细节特征”和“病变位置”来构建三层结构模型读片知识图谱，在检查报告生成中可以提升规范性以及可解释性。以下是本研究内容的总结：
（1）三层结构模型读片知识图谱（RIKG）的提出：在现有的医学知识图谱的基础上，分析、总结存在问题，汲取优势并提出了基于“病变区域-病变特征-细节特征”的三层结构模型读片知识图谱，该图谱是基于专业医生为主导力量进行构建的，符合影像医生读片思路并且细化了知识图谱内容，在其中加入了细节特征和病变位置，三层结构模型读片知识图谱实现了医学影像读片知识更详细的表述，并在今后的应用中实现更全面的表达，但构建读片知识图谱速度较慢。
（2）三层结构模型读片知识图谱的设计：主要从专业知识获取、知识处理以及知识的结构搭建和内容设计等方面来构建三层结构模型读片知识图谱。影像读片专业知识的获取主要来源于教科书、医学百科、影像检查报告等，本文在构建三层结构模型读片知识图谱时，通过依靠影像科医生根据先验知识及自身经验，对不同数据来源的关键知识进行提取，然后将这些提取到的关键知识匹配到“病变区域”、“病变特征”、“细节特征”对应的本体层中，在研究中将病变位置作为特殊节点加入到细节特征中，根据医生读片思路将本体层按照“病变区域-病变特征-细节特征”的次序排列得到三层结构读片知识图谱，并保存在Neo4j图数据库中。
参考文献（略）