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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利基于多輪問答的CT影像報告信息抽取方法、裝置、計算機設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114360677B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111544922.5，技術領域涉及：G16H15/00；該發明授權基于多輪問答的CT影像報告信息抽取方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由呂旭東;胡丹青;章宦耀;段會龍設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多輪問答的CT影像報告信息抽取方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多輪問答的CT影像報告信息抽取方法、裝置、計算機設備和存儲介質，包括：1根據信息抽取任務預設頭實體問答問題和尾實體問答問題模板；2基于閱讀理解框架構建并優化信息抽取模型；3將從提取CT影像報告中提取的句子與每條頭實體問答問題拼接，得到提取頭實體所需的輸入文本，并輸入到訓練好的信息提取模型得到頭實體；隨后，將頭實體與尾實體問答問題模板拼接，得到針對頭實體的尾實體問答問題，并將其與句子拼接得到提取尾實體所需的輸入文本，將輸入文本輸入到訓練好的信息提取模型中得到尾實體；5將得到的頭實體和尾實體配對成三元組，并將提取的三元組信息進行標準化后輸出。

本發明授權基于多輪問答的CT影像報告信息抽取方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于多輪問答的CT影像報告信息抽取方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，根據信息抽取任務預設問答模板，包括頭實體問答問題和尾實體問答問題模板，其中信息抽取任務為抽取主體以及主體的相關內容，相關內容為主體的相關屬性或者主體的相關處理方式，并將主體認為是頭實體，圍繞頭實體構建頭實體問答問題，認為主體的相關內容為尾實體，圍繞該尾實體構建尾實體問答問題模板，信息抽取任務具體為對肺部CT影像報告中肺癌分期信息進行抽取；步驟2，基于閱讀理解框架構建信息抽取模型，其中閱讀理解框架包括BiLSTM、GRU、BERT、GPT或XLNET；步驟3，在信息抽取模型訓練階段，首先，利用分句算法提取CT影像報告中的每條句子；然后，將句子與每條頭實體問答問題拼接，得到提取頭實體所需的輸入文本；隨后，根據人工標注的頭實體金標準數據，與對應的每條尾實體問答問題模板拼接，形成針對該頭實體的尾實體問答問題，再將該尾實體問答問題與句子拼接，得到提取尾實體所需的輸入文本，構建數據集，將數據集分為訓練集、驗證集以及測試集；在監督下，利用訓練集訓練閱讀理解框架，以優化閱讀理解框架參數，參數優化后的閱讀理解框架作為信息抽取模型；在模型訓練的每次迭代中，利用驗證集對信息抽取模型進行評估，以得到F1-marco，如果F1-marco值比之前全局最佳F1-marco值要好，更新全局最佳F1-marco值，同時保存信息抽取模型，直到訓練結束，取得全局最佳F1-marco值的模型作為最終的信息抽取模型；步驟4，在信息抽取模型測試階段，首先利用分句算法提取CT影像報告中的每條句子；然后，將句子與每條頭實體問答問題拼接，得到提取頭實體所需的輸入文本，將文本輸入到訓練好的信息提取模型中得到頭實體，作為第一輪問答結果；隨后，利用提取到的頭實體與尾實體問答問題模板拼接，得到針對該頭實體的尾實體問答問題，再將該尾實體問答問題與句子拼接，得到提取尾實體所需的輸入文本，將文本再次輸入到訓練好的信息提取模型中得到尾實體，作為第二輪問答結果，如果從句子中不能抽取到尾實體問題的答案，則第二抽取任務結束，通過第一輪的頭實體問題的頭實體將第一輪和第二輪關聯起來，最大程度利用兩輪的信息，使得頭實體和尾實體具有很強的關聯性；步驟5，將多輪問答提取到的頭實體和尾實體配對成三元組，并將提取的三元組信息進行標準化后輸出。

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