1、简介BioNLP Shared Task(BioNLP-ST)是一个生物文本挖掘领域的国际比赛，截止到2016年，已经举办了10年，每年都吸引了来自剑桥大学、麻省理工学院等国际一流大学的科研人员参加。比赛的任务就是看哪个团队研发的算法模型能够精准智能地从文本中自动提取出复杂的生化反应网络。2、国内相关资讯实验室参加BioNLP-ST 2016评...
原创
2023-05-17 18:27:47
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# 实现医学文本结构化NLP的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取医学文本数据] --> B[数据清洗]
B --> C[分词]
C --> D[实体识别]
D --> E[关系抽取]
E --> F[数据存储]
```
## 1. 获取医学文本数据
首先，我们需要获取医学文本数据，可以通过爬虫从医学网站或者医学数据库中获取。获取
原创
2023-11-28 11:30:20
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目录FCN网络U-NET网络 Alexnet网络VGG网络Deeplab网络 ASPP网络RNN网络LSTM网络和Con-LSTM网络FCN网络FCN网络改变了CNN网络的末端，也就是最后不采取全连接层+softmax，输出每一类的概率。而是在最后一层，采用转置卷积，上采样，让数据最后以图片的形式输出，完成像素级别的分类。fcn-32s 直接将最后的结果通过转置卷积扩大 32
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2024-09-25 17:13:56
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目录数据集划分与交叉验证模型集成方法Titanic为例的简单应用kaggle比赛相关tips数据集划分与交叉验证数据集划分 通常有两种方法：留出法(Hold-out) 适用于数据量大的情况K折交叉验证(K-fold CV) 适用于数据量一般情况 时间比较长自助采样(Bootstrap) 较少使用交叉验证得到的模型更加稳定.数据一致性分析理想情况下AUC接近0.5sklearn中封装的一系列的数据划
最近导师一直让做智慧医疗的一个项目，这里面涉及到DICOM格式的文件处理，在这里分享一下自己学到的关于DCM文件的一些内容。 DICOM DICOM(DigitalImaging andCommunications inMedicine)是指医疗数字影像传输协定，是用于医学影像处理、储存、打印、传输
原创
2021-10-22 09:31:16
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在医疗行为开展的过程中，存在辨明药品禁忌症、了解不良反应、明确配伍禁忌和调整用药方式等实际需求，市面
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2023-05-16 21:44:52
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基于Transformer的医学文本分类实战：从BERT到BioBERT引言Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成果，尤其在文本分类任务中表现出色。医学文本因其专业性和复杂性，传统NLP方法难以有效处理。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用Transformer模型（如BERT和BioBERT）对医学文本进行分类，并提供详细的代码实现。案例背景假设我们有一个医学文
“我们很高兴发布一种在PubMed上训练的新生物医学模型，这是构建可支持生物医学
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2023-04-21 10:53:43
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在医疗行为开展的过程中，存在辨明药品禁忌症、了解不良反应、明确配伍禁忌和调整用药方式等实际需求，市面现有产品的功能较为单一、应用范围窄、数据更新慢无法满足业务需求。例如，药店场景SKU管理（Stock Keeping Unit，库存保有单位）要求数据标准化且更新频率高；在处方流转中，医院、药房、药店有审方需求。广州中康数字科技有限公司将这些需求转化为基于自然语言处理的药品说明书自动结构化问题，使用
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2023-05-01 07:35:03
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HyperAI超神经官网的「教程」板块现已上线了「一键部署 MedGemma-27b-text-it 医学推理大模型」，快来体验 AI 医生问诊吧！
然而，使用提及-邻居混合注意力机制，模型不仅识别这些实体，而且还考虑到“糖尿病”作为一个实体可能与“视网膜
原创
2024-03-10 11:36:13
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两大类深度学习模型，分别用于不同的自然语言处理（NLP）任务：词嵌入模型是一类用于将单词、短语或者文档转换
原创
2024-04-19 11:59:22
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首先了解一下键和对应值，如下图所示，每一个键都会对应一个value，系统根据键的来获取对应的value。词典的创建 使用{ }来创建，键的字符串使用单引号，键和其对应的value使用冒号隔开，不同的键之间使用逗号隔开。 例如： phone_book={‘tom’:123,‘lily’:456}
mixed_dict={‘tom’:‘boy’,12:25}词典的访问 print(“tom has
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2023-08-16 10:01:23
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1. BLEU原理Bleu (Bilingual Evaluation Understudy) 是衡量一个有多个正确输出结果的模型的精确度的评估指标。比较候选译文和参考译文里的 n-gram 的重合程度。多用于翻译质量评估。Bleu 可以说是所有评价指标的鼻祖，它的核心思想是比较候选译文和参考译文里的 n-gram 的重合程度，重合程度越高就认为译文质量越高。unigram用于衡量单词翻译的准确性
在数字化时代，科学文献的分析与管理至关重要，尤其在信息泛滥的情况下，如何利用 Python 工具对科学文献进行高效分析，成为了许多科研工作者的基本需求。本博文致力于深入探讨一个完整的“Python科学文献分析”项目，通过具体的实例与过程，让读者了解如何从背景定位到扩展应用，实现科学文献的精准分析与应用。
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对业务场景的分析是此项目的起点。当前，随着科学研究的深入，文献数量的激增使得研究者
本文提出了一个创新的综合性框架，将大型语言模型（LLM）与知识图谱（KG）深度融合，以满足医学问答系统中高质量专业知识的迫切
PDCA的含义是：P（Plan）–计划，D（Do）–实施，C（Check）–检查，A（Action）–行动，对总结检查的结果进行处理，成功的经验加以肯定并适当推广、标准化，失败的教训加以总结，未解决的问题放到下一个PDCA循环里。PDCA循环实际上是有效进行任何一项工作的合乎逻辑的工作程序，对绩效管理尤其适用。基本介绍PDCA循环就是绩效管理的“轨道”。PDCA循环是由美国质量管理专家戴明提出来的
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2024-07-15 06:12:35
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# 医学影像配准及其Python实现
医学影像配准是指将不同来源、不同时间或不同成像方式得到的医学影像对齐，以便于进行比较与分析。配准在医学影像分析中扮演着重要角色，尤其是在肿瘤监测、手术规划及疗效评估等多个领域。本文将介绍几种常用的Python包，并提供简单的示例代码，帮助读者更好地理解医学影像配准。
## 常用的Python包
在Python中，有多个包可以用于医学影像配准，最常用的包括
# Python文本挖掘入门
文本挖掘（Text Mining）是从大量文本数据中提取有用信息和知识的过程。随着互联网和社交媒体的快速发展，文本数据的数量呈指数级增长，因此掌握文本挖掘的方法显得尤为重要。Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库来进行文本挖掘，比如NLTK、spaCy和scikit-learn等。
## 文本预处理
在进行文本挖掘之前，首先需要进行文本预处理。这包括
An Ensemble of Fine-Tuned Convolutional Neural Networks for Medical Image Classification期刊：IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics作者：Kumar, Ashnil Kim, Jinman Lyndon, David Fulham, Michael F
