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PACS中诊断文本的SVD聚类研究

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摘要

本文研究了PACS中诊断文本的聚类问题.对诊断文本通过词频矩阵建立向量空间模型,在保持文本向量余弦相似度不变的前提下,采用奇异值分解对空间降维,以减少空间的占用和计算时间,最后利用层次聚类算法得到各种常见病变的诊断文本聚类结果.最后从实践角度讨论诊断文本聚类需要考虑的因素.

著录项

来源
《医学信息》 |2005年第12期|1612-1614|共3页
作者
陈戏墨; 谢铉洋; 李志铭; 李曦; 李扬彬;
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作者单位

广州医学院第二附属医院,广州,广东,510260;

中国科学技术大学计算机科学工程系,安徽,合肥,230027;

广州医学院第二附属医院,广州,广东,510260;

中国科学技术大学计算机科学工程系,安徽,合肥,230027;

广州医学院第二附属医院,广州,广东,510260;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类临床医学;
关键词
诊断文本; 聚类; 奇异值分解; PACS;

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