【摘 要】
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乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,严重威胁着世界范围内女性的健康,临床病历文本携带着经验丰富医生对疾病的诊断信息,对其挖掘,可获得乳腺癌相关的病况,从而可以辅助决策.
【机 构】
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江苏省大数据安全与智能处理重点实验室,浙江省智慧医疗工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502243、61502247、61572263);浙江省智慧医疗工程技术研究中心项目(2016E10011);中国博士后基金(2018M632349);江苏省高校自然科学基金(16KJB520003)
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乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,严重威胁着世界范围内女性的健康,临床病历文本携带着经验丰富医生对疾病的诊断信息,对其挖掘,可获得乳腺癌相关的病况,从而可以辅助决策.本文提交了一种方法从文本处理的角度,使用数据挖掘算法-决策树处理病历文本,挖掘乳腺癌疾病相关信息,对乳腺癌进行TNM及临床癌症分期决策,并对决策结果进行验证,同时结合Neo4j图数据库建立乳腺癌TNM-临床分期知识图谱,通过实例展示,该方法可得到乳腺癌的TNM与临床癌症分期病况.表明提交的方法有望用来辅助医生进行决策.
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