Jun, 2024
一种双视图方法用于通过共训练对放射学报告进行分类
A Dual-View Approach to Classifying Radiology Reports by Co-Training
TL;DR放射学报告分析可为公共卫生倡议提供有价值的信息，并且吸引了研究界越来越多的关注。本研究提出了一种新的见解，即放射学报告的结构（即发现和印象部分）提供了对放射学扫描的不同视角。基于这个直觉，我们进一步提出了一种共同训练方法，在发现部分和印象部分分别构建两个机器学习模型，并使用彼此的信息以半监督的方式利用海量未标记的数据来提高性能。我们在公共卫生监测研究中进行了实验，结果表明我们的共同训练方法能够利用双重视角提高性能，并超越竞争的监督和半监督方法。