@misc{oai:repo.qst.go.jp:00061986,
 author = {川口, 修 and 山岸, 宏匡 and 安藤, 裕 and 藤井, 博史 and 塚本, 信宏 and 笠松, 智孝 and 金子, 宏 and 長田, 雅和 and 黒崎, 馨 and 土器屋, 卓志 and 川口 修 and 安藤 裕 and 藤井 博史 and 塚本 信宏 and 土器屋 卓志},
 month = {Aug},
 note = {【目的】多くの施設で読影レポートは電子的に記述され保存されているが、そのほとんどは過去レポートの参照程度の２次利用に終わっており、システム自体は内容を理解していない。テキストマイニング技術を利用してレポートの内容を機械的に意味解釈することで翻訳や、検索、画像との対比などに利用できる可能性について検討した。 
【方法】所見、部位、部位修飾、修飾、確定度の単語からなる所見記述と、診断名、部位、部位修飾、確信度の単語からなる診断記述の二種類の記述単位を定義し、東芝製テキストマイニングツールKnowledge Meister®を使用して脳血流シンチグラムの読影レポートから記述単位を抽出した。読影レポート500件を学習させることで識別ルールと辞書を整備して、学習用とは別の新たなレポート100件を解析させ、予め用意していた医師の解釈と比較し一致率を算出した。また注出 
した記述単位はDICOM-SR形式で保存した。 
【結果】システムの解析した結果と医師の解釈から得られた結果の一致率は、85.8%であった。またDICOM-SR形式で保存することで画像との対比が可能であった。 
【結論】記述単位という概念を定義することでフリーテキスト形式の読影レポートを高い精度で機械的に意味解釈することができた。DICOM-SR形式で保存することで抽出された記述単位とそれに対応する画像を関連付けることが容易になり、今後症例検索や診断支援、レポート内容の翻訳など、読影レポートの二次的利用に応用できると期待される。, 第8回医用画像認知研究会　合同研究会},
 title = {テキストマイニング技術を利用して抽出した記述単位による読影レポートの構造化と２次的利用},
 year = {2006}
}