本發(fā)明涉及文本信息提取領(lǐng)域，更具體而言，涉及用于從醫(yī)療文檔中提取診斷對象的方法和裝置。

背景技術(shù)：

用于從醫(yī)療文檔中提取診斷對象(即一組實體(entity))的技術(shù)是已知的。這里的診斷對象指的是在做出具體的診斷時所涉及的一個或多個實體。換言之，診斷對象指的是一起被考慮以做出具體的診斷的一個或多個實體。這里的實體指的是醫(yī)療文檔中的表示具體醫(yī)療概念(比如身體部位)的字詞。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)，根據(jù)實體的概念來提取診斷對象(即一組實體)。在一組身體部位實體被作為診斷對象提取的情況下，如果相同的身體部位實體被包括在醫(yī)療文檔中，則將提取出相同的診斷對象。然而，事實是，對于不同的醫(yī)療文檔，即使相同的身體部位實體被包括在其中，其中所做出的診斷也可能不同。因此，在現(xiàn)有技術(shù)中，獨立于醫(yī)療文檔中所做出的診斷，從醫(yī)療文檔中提取出診斷對象。

具體而言，將討論表1中示出的如下兩份醫(yī)療文檔—報告1和報告2。如從表1中可見，兩份報告涉及相同的身體部位實體，即，右肺s5、右肺門、縱膈、左中葉和左上葉。但是不同的診斷被做出。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)提取出的診斷對象在表1的第3行中被示出?！皗}”內(nèi)的身體部位實體屬于一個診斷對象。因為在現(xiàn)有技術(shù)中，身體部位實體是根據(jù)身體部位的概念或醫(yī)療概念而分組的，而不考慮所做出的診斷，因此對于報告1和報告2提取出了相同的診斷對象。

美國專利第us8,312,018b2號公開了用于基于實體的標準形態(tài)來對實體進行分組的方法。根據(jù)在此us專利申請公開中公開的方法，

將取得如在表1的第3行示出的相同的分組結(jié)果。

表1

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的發(fā)明人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，可以用若干某種類型的實體的特征序列(或路徑)來表達一個醫(yī)療現(xiàn)象，并且，可以通過檢測上述特征序列是否存在來判斷一個醫(yī)療現(xiàn)象是否被完整地描述。

本發(fā)明的發(fā)明人還已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，針對同一組身體部位可能做出不同的診斷并且因此出現(xiàn)不同的診斷對象。因此，存在這樣的需求：根據(jù)醫(yī)療文檔中做出的診斷來對醫(yī)療文檔中的實體進行分組。換言之，存在這樣的需求：提供能夠?qū)⑨t(yī)療文檔中的實體劃分到診斷相關(guān)的(diagnosis-dependent)組中的方法和裝置。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了用于從醫(yī)療文檔中提取診斷對象的方法，包括以下步驟：從輸入醫(yī)療文檔中提取身體部位實體和至少一種類型的非身體部位實體以及身體部位實體與非身體部位實體之間的關(guān)系，其中對不少于兩個的非身體部位實體進行提取；對于所提取出的非身體部位實體的所有對中的每一對，取得一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分，其中，該相關(guān)性評分基于歷史醫(yī)療文檔中的所述一對中的兩個非身體部位實體與一個或多個身體部位實體之間的關(guān)系；基于所有對的相關(guān)性評分將輸入醫(yī)療文檔中的非身體部位實體聚類為一個或多個群集；及輸出與被聚類在每個群集中的一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體作為一個診斷對象。

從參考附圖的以下描述中，本發(fā)明的更多典型特征和優(yōu)點將是清楚的。

附圖說明

結(jié)合在說明書中并構(gòu)成說明書一部分的附圖圖示出本發(fā)明的實施例，并且與描述一起用于說明本發(fā)明的原理。

圖1是示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于從醫(yī)療文檔中提取診斷對象的方法的流程圖。

圖2示出醫(yī)療文檔的例子。

圖3示出從如圖2所示的放射學報告(radiologyreport)(或放射學診斷報告)中提取出的身體部位實體和非身體部位實體以及它們之間的關(guān)系的例子。

圖4是示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于對于非身體部位實體的所有對中的每一對、計算一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分的方法的流程圖。

圖5示出基于同一患者的多份歷史醫(yī)療文檔中的數(shù)據(jù)、通過在一個非身體部位實體和另一個非身體部位實體二者與同一身體部位實體相關(guān)的情況下連接這兩個非身體部位實體而構(gòu)建的圖的例子。

圖6示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的針對非身體部位實體的所有對中的每一對計算相關(guān)性評分并且基于所有對的相關(guān)性評分來聚類非身體部位實體的三個例子。

圖7示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的利用一個或多個診斷對象來對與輸入放射學報告相關(guān)的圖像加標簽的處理的例子。

圖8是示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于從輸入醫(yī)療文檔提取診斷對象的裝置的方塊圖。

圖9示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的其中可應(yīng)用本發(fā)明第一到第三實施例中的至少一個的一般硬件環(huán)境。

具體實施方式

以下將參考附圖詳細描述本發(fā)明的實施例。

應(yīng)注意，類似的附圖標記和字母指代附圖中類似的項目，因此，一旦在一個附圖中定義了一個項目，那么不需要對在后的附圖討論該項目。

在本發(fā)明中，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于在元件或步驟間進行區(qū)分，而不意在指示時間順序、偏好或重要性。

在本發(fā)明中，術(shù)語“實體”指的是表示醫(yī)療文檔中的具體醫(yī)療概念的字詞。更具體而言，術(shù)語“實體”指的是在醫(yī)療文檔的文本中出現(xiàn)的身體部位要素或非身體部位要素，其可以是字、詞或者相關(guān)字/詞的組，非身體部位要素例如是異常、疾病、信號、請求、檢查、治療、藥物等。

醫(yī)療文檔可以是包括觀測結(jié)果(或所見)部分和印象(或診斷)部分的任何診斷相關(guān)文檔。醫(yī)療文檔可以包括放射學報告，比如計算機斷層掃描(ct)診斷報告、核磁共振(nmr)診斷報告等，以及其他類型的報告，比如臨床報告、術(shù)前報告和術(shù)后報告、入院記錄、出院小結(jié)等。

異常指的是身體部位的異常表現(xiàn)。疾病指的是身體部位的病或病變。信號指的是在醫(yī)療文檔中出現(xiàn)的某種信號，例如，t1w1低信號、t2w2高信號等。請求指的是所請求的要進行的檢查或檢查項目，比如ct檢查、nmr檢查等。檢查指的是已經(jīng)進行了的檢查或檢查項目，比如ct檢查、nmr檢查等。治療指的是在醫(yī)療文檔中給出的治療方法，比如手術(shù)、多身體鍛煉等。藥物指的是醫(yī)生開出的處方藥。

身體部位實體和非實體部位實體之間的關(guān)系可以是一對一的關(guān)系、一對多的關(guān)系或者多對一的關(guān)系。如果身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系被提取，則意味著身體部位實體與非身體部位實體相關(guān)。換言之，身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系意味著它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

(第一實施例)

首先，將參考圖1-圖8描述本發(fā)明的第一實施例。

圖1是示出根據(jù)本發(fā)明的本實施例的用于從醫(yī)療文檔中提取診斷對象的方法100的流程圖。以下給出的方法100的步驟意欲是說明性的。在一些實施例中，方法可以通過未描述的一個或多個附加步驟實現(xiàn)，和/或在沒有所討論的步驟中的一個或多個步驟的情況下實現(xiàn)。此外，在圖1中示出的并且如以下所描述的方法的步驟的順序不是限制性的。在一些實施例中，方法可以在一個或多個處理設(shè)備(例如，數(shù)字處理器、模擬處理器、被設(shè)計為處理信息的數(shù)字電路、被設(shè)計為處理信息的模擬電路、狀態(tài)機和/或用于電處理信息的其他機制)中實現(xiàn)。一個或多個處理設(shè)備可以包括響應(yīng)于電存儲在電存儲介質(zhì)上的指令來執(zhí)行方法的一些或全部步驟的一個或多個模塊。一個或多個處理模塊可以包括通過硬件、固件和/或軟件配置為專門設(shè)計用于執(zhí)行方法的一個或多個步驟的一個或多個設(shè)備。

如圖1所示，在步驟s110中，接收輸入醫(yī)療文檔。在圖2中示出輸入醫(yī)療文檔的例子。在圖2中，放射學報告被示出。

在步驟s120中，從輸入醫(yī)療文檔中提取身體部位實體和至少一種類型的非身體部位實體以及身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系。在該提取步驟中，提取兩個或更多個非身體部位實體?？梢允褂妹麑嶓w識別算法來提取身體部位實體和非身體部位實體?？梢允褂藐P(guān)系提取算法來提取身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系?？商娲?，如果一身體部位實體和一非身體部位實體在上下文中共現(xiàn)(co-occur)(例如在一個或若干個句子中共現(xiàn))，則提取該身體部位實體和該非身體部位實體之間的關(guān)系。

命名實體識別算法和關(guān)系提取算法是本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的算法。更具體地，命名實體識別算法可以是基于規(guī)則的算法、基于機器學習的算法、基于模板的算法等。類似地，關(guān)系提取算法可以是基于規(guī)則的算法、基于機器學習的算法、基于模板的算法等。

如果一非身體部位實體與任何身體部位實體都沒有明確的關(guān)系，那么可以使用知識庫或零指代消解(zeroanaphoraresolution)算法將默認的相關(guān)身體部位實體分配給它。例如，知識庫可以是已知的醫(yī)療知識數(shù)據(jù)庫。如果一非身體部位實體必然與一身體部位實體相關(guān)，那么將該身體部位實體分配給該非身體部位實體。這種情形的一個例子例如是“十二指腸潰瘍”。這里，如果進行了腹部檢查，那么疾病“潰瘍”將必然與實體“十二指腸”相關(guān)，因此，身體部位實體“十二指腸”將默認地被分配給非身體部位實體“潰瘍”。下面將描述零指代消解算法的使用的例子。以下兩個句子(i)(ii)相繼出現(xiàn)在放射學報告中。前一句明確地涉及身體部位實體“右肺s4”，而后一句隱含地涉及“右肺s4”。因此，身體部位實體“右肺s4”將作為默認的相關(guān)身體部位被分配給第二句中的非身體部位實體。

(i)看到右肺s4的末梢中直徑2.5cm的結(jié)節(jié)。

(ii)結(jié)節(jié)不規(guī)則，其內(nèi)部被相對強的造影。

當提取身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系時，可以考慮非身體部位實體的極性(polarity)。即，可以考慮非身體部位實體的極性是陽性還是陰性。極性表示包括非身體部位實體的表述是肯定表述還是否定表述。例如，關(guān)于如在圖2中的放射學報告的觀測結(jié)果部分中示出的第一句“看到右肺s5中約3cm大的結(jié)節(jié)”，非身體部位實體(即結(jié)節(jié)(一種異常))的極性是陽性。相反，如果該句子是“未看到右肺s5中的結(jié)節(jié)”，那么異?！敖Y(jié)節(jié)”的極性將被視為是陰性。如果極性是陰性，那么可以不提取“結(jié)節(jié)”和“右肺s5”之間關(guān)系。

當提取身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系時，可以識別實體的上位詞并且可以進一步使用該上位詞。例如，如果右肺s5下舌段作為身體部位實體出現(xiàn)在輸入文檔中，那么右肺s5將被識別為其上位詞，并且將被用在后續(xù)的處理中。

圖3示出從如圖2所示的放射學報告中提取出的身體部位實體和非身體部位實體以及它們之間的關(guān)系的例子。在圖3中，節(jié)點表示身體部位實體和非身體部位實體，連接節(jié)點的邊表示身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系。

如從圖3的下半部分可以看出的，從放射學報告中提取出了以下身體部位實體：右肺s5、右肺門、縱膈、左中葉和左上葉。并且，如從圖3的上半部分可以看出的，從放射學報告中提取出了以下非身體部位實體：結(jié)節(jié)、淋巴結(jié)腫大、彌漫性的空洞和氣腫性變化。

應(yīng)注意，在圖3的例子中，僅一種類型的非身體部位實體(即異常)被提取。能夠理解，本發(fā)明不限于此。不止一種類型的非身體部位實體可以被提取。例如，如果可用的話，異常、疾病、信號、請求、檢查、治療及藥物中的至少一種可以被提取。

并且，如從圖3中可以看出的，因為“右肺s5”和“結(jié)節(jié)”在放射學報告中的同一句(即，“看到右肺s5中約3cm大的結(jié)節(jié)”)中共現(xiàn)，所以“右肺s5”和“結(jié)節(jié)”之間的關(guān)系被提取。身體部位實體和非身體部位實體之間的其他關(guān)系被類似地提取。

在步驟s130中，對于非身體部位實體的所有對中的每一對，取得一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分。具體而言，該相關(guān)性評分基于歷史醫(yī)療文檔中的一對中的兩個非身體部位實體與一個或多個身體部位實體之間的關(guān)系。

將參考圖4-圖5詳細描述步驟s130的操作。圖4示出步驟s130中的子步驟。也就是，圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的本實施例的用于對于非身體部位實體的所有對中的每一對、計算一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分的方法400的流程圖。應(yīng)注意，圖4的步驟可以在線地執(zhí)行并且相關(guān)性評分可以實時地被計算。可替代地，方法400的步驟可以預先離線地執(zhí)行并且算出的相關(guān)性評分可以被預先存儲，并且預先存儲的相關(guān)性評分可以在必要時被取回。圖5示出基于同一患者的多份歷史醫(yī)療文檔中的數(shù)據(jù)、通過在一個非身體部位實體和另一個非身體部位實體二者與同一身體部位實體相關(guān)的情況下連接這兩個非身體部位實體而構(gòu)建的圖的例子。

現(xiàn)參考圖4，在步驟s401中，從多份歷史放射學報告中提取身體部位實體和非身體部位實體以及它們之間的關(guān)系，并且通過使用所提取的實體以及所提取的關(guān)系來構(gòu)建圖(或路徑圖)。具體地，通過將身體部位實體用作非身體部位實體的連接點來構(gòu)建圖。并且，假設(shè)每個非身體部位實體都與身體部位實體相關(guān)。更具體而言，首先，如果一個非身體部位實體和另一個非身體部位實體與同一身體部位實體相關(guān)，那么這兩個非身體部位實體將經(jīng)由這一身體部位實體相連接。其次，跨多份歷史醫(yī)療文檔重復地進行這種連接直到?jīng)]有更多非身體部位實體需要被連接為止。可以理解，在構(gòu)建圖的同時，連接兩個不同非身體部位實體的路徑被相應(yīng)地構(gòu)建。

所構(gòu)建的圖的例子在圖5中示出。在圖5中，節(jié)點表示身體部位實體和非身體部位實體，連接節(jié)點的邊表示身體部位實體和非身體部位實體之間的關(guān)系。在圖5中，身體部位實體被用作“樞紐”(或核心節(jié)點)。

如從圖5中可見，連接不同的非身體部位實體的路徑已經(jīng)被構(gòu)建。例如，在圖5中，示出了兩個身體部位實體。對于左側(cè)的身體部位實體，其附近的兩種不同的異常因為都與該左側(cè)的身體部位實體相關(guān)而相互連接。換言之，經(jīng)由一個身體部位實體連接兩種不同異常的路徑可以被構(gòu)建。此外，類似地，在右側(cè)的身體部位實體的左右兩側(cè)的兩種不同的異常同樣因為都與該右側(cè)的身體部位實體相關(guān)而相互連接。基于此，左側(cè)身體部位實體上方的異常和右側(cè)身體部位實體右側(cè)的異常因為經(jīng)由兩個身體部位實體而與同一異常(左側(cè)身體部位實體的下方的異常)相關(guān)，所以它們也被連接。換言之，經(jīng)由兩個身體部位實體連接這兩種不同異常的路徑可以被構(gòu)建?？商娲兀髠?cè)身體部位實體上方的異常和右側(cè)身體部位實體右側(cè)的異常也可以經(jīng)由疾病實體連接，該疾病實體連接左側(cè)和右側(cè)身體部位實體。如圖5所示構(gòu)建的圖，更具體地，在圖5中構(gòu)建的圖可以用于計算兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分，這將在隨后詳細描述。

應(yīng)注意，在圖5的圖中，根據(jù)同一患者(即患者x)的歷史放射學報告來構(gòu)建實體間的路徑。然而本發(fā)明不限于此。路徑可以根據(jù)不同患者的歷史放射學報告而在實體間被構(gòu)建。

應(yīng)注意，例如，用于構(gòu)建圖或者路徑的多份歷史放射學報告的數(shù)目可以是大于或等于100。優(yōu)選地，用于構(gòu)建圖或者路徑的多份歷史放射學報告的數(shù)目可以是大于或等于100并且小于或等于一百萬。能夠理解，所使用的歷史報告的數(shù)目越大，那么所計算出的相關(guān)性評分的精度將會越高。

在步驟s402，基于在步驟s401中構(gòu)建的圖(或路徑圖)，連接歷史放射學報告中的一對內(nèi)的兩個非身體部位實體的路徑的數(shù)目被計數(shù)。具體而言，在圖5中，示出利用患者x的多份歷史放射學報告構(gòu)建的圖。類似的，可以針對另一患者構(gòu)建這樣的圖。如果考慮大量的以這種方式構(gòu)建的圖，比如成百上千個圖，那么連接一對中的兩個非身體部位實體的路徑的數(shù)目可以被計數(shù)并且進一步地可被用于計算相關(guān)性評分。如前所述，通過如下基本原理來構(gòu)建連接一對中的兩個非身體部位實體的路徑：如果一個非身體部位實體和另一個非身體部位實體二者與同一身體部位實體相關(guān)，那么將這一個非身體部位實體連接到這另一個非身體部位實體。

可選的，步驟s402還可以包括使用非身體部位實體的屬性作為約束來對路徑進行過濾，其中非身體部位實體的屬性包括極性、患者標識、患者年齡、患者性別、檢查間的時間跨度及身體部位本體(ontology)中的至少一個。例如，對于經(jīng)由一個身體部位實體連接兩個異常的路徑，如果異常中的一個或二者的極性為陰性，則這樣的路徑將是無效的并且將被濾除并丟棄。又例如，假設(shè)在一份報告中在聲帶膜處看見結(jié)節(jié)，而在另一份報告中在聲帶膜處看見淋巴結(jié)腫大，如果兩份報告來自不同的患者(或者來自兩個患者標識)，那么路徑“結(jié)節(jié)-聲帶膜-淋巴結(jié)腫大”將是無效的并且將被濾除并丟棄?？商娲兀瑯釉诖思僭O(shè)下，如果兩份報告間的時間跨度例如比2年更大，那么路徑“結(jié)節(jié)-聲帶膜-淋巴結(jié)腫大”將是無效的并且將被濾除并丟棄。關(guān)于患者年齡或患者性別的約束可以被類似地應(yīng)用。身體部位本體是已知的醫(yī)療知識庫，其中記錄了身體部位實體的上位和/或下位概念。再例如，對于經(jīng)由一個身體部位實體連接兩個異常的路徑，如果肺是感興趣的身體部位，那么包括例如右肺s5、右肺門、肺左中葉、肺左上葉等的路徑將被過濾出來供進一步使用。

在步驟s403，利用計數(shù)來計算一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分。各種計算方法可以用來計算相關(guān)性評分。在本發(fā)明的一個實施例中，一對中的兩個非身體部位實體在其兩端處共現(xiàn)的路徑的數(shù)目的計數(shù)(被表示為c1)和一對中的兩個非身體部位實體中的僅一個在其兩端中的任一端處出現(xiàn)的路徑的數(shù)目的計數(shù)(被表示為c2)被用來根據(jù)下式計算相關(guān)性評分：

其中s表示一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分，c1表示一對中的兩個非身體部位實體在其兩端處共現(xiàn)的路徑的數(shù)目的計數(shù)，c2表示一對中的兩個非身體部位實體中的僅一個在其兩端中的任一端處出現(xiàn)的路徑的數(shù)目的計數(shù)。相關(guān)性評分s可以取大于等于0的且小于等于1的值。計數(shù)c1和c2可以取大于等于0的正整數(shù)值。

可見，一對中的兩個非身體部位實體共現(xiàn)的路徑的數(shù)目的計數(shù)越大，則一對中的兩個非身體部位實體不共現(xiàn)的路徑的數(shù)目的計數(shù)越小，并且相應(yīng)地相關(guān)性評分越高。應(yīng)注意，由上述式(1)表示的計算方法僅僅是示例性的例子，也可以使用其他的計算方法。例如，比如隨機游走或成對隨機游走之類的算法也可用于計算相關(guān)性評分。

應(yīng)注意，在基于來自多份歷史放射學報告的數(shù)據(jù)構(gòu)建出圖或路徑之后，將針對輸入放射學報告中的非身體部位實體的所有對中的每一對重復地執(zhí)行步驟s402和s403。

現(xiàn)返回到圖1的步驟s140，在步驟s140中，執(zhí)行對輸入放射學報告中的非身體部位實體(例如，圖2中示出的四種異常)的聚類，該聚類基于所有對的相關(guān)性評分。包括k-均值(k-means)、近鄰傳播(affinitypropagation)和譜聚類(spectrumclustering)中的至少一個的聚類算法可以用來基于所有對的相關(guān)性評分來將輸入放射學報告中的非身體部位實體聚類到k個群集中。在這種情況下，所計算出的所有對的相關(guān)性評分可以用作k-means算法中的“相似性”參數(shù)，并且變量k可以由在輸入放射學報告的印象部分中出現(xiàn)的疾病的數(shù)目來確定。具體而言，在圖2中，在印象部分中示出了3種疾病，即原發(fā)性肺癌、蜂窩肺和肺氣腫。因此，變量k可以是3。也就是，從圖2的報告中提取出的四種異?？杀痪垲惖?個群集中。

在步驟s150，與被聚類在每個群集中的一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體被作為一個診斷對象輸出。例如，在結(jié)節(jié)和淋巴結(jié)腫大被聚類到一個群集中的情況下，與它們相關(guān)的身體部位實體(即，如從圖3可以看出的，右肺s5、右肺門和縱膈)可以作為一個診斷對象被輸出。

可選地，基于已知的醫(yī)療知識或者利用已知的醫(yī)療知識數(shù)據(jù)庫，可以將一個診斷對象(即，一組身體部位實體)進一步與一種疾病相關(guān)。例如，一個診斷對象，即所聚類的身體部位實體—右肺s5、右肺門和縱膈—可以基于已知的醫(yī)療知識與疾病“原發(fā)性肺癌”相關(guān)。換言之，這些身體部位被一起考慮來做出關(guān)于“原發(fā)性肺癌”的診斷。

在步驟s160，可選地，可以利用一個或多個輸出的診斷對象來對與輸入放射學報告相關(guān)的圖像加標簽。將在隨后參考圖7來詳細描述此步驟。

接下來，將參考圖6描述第一實施例的三個例子。圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的本實施例的、針對非身體部位實體的所有對中的每一對計算相關(guān)性評分并且基于所有對的相關(guān)性評分來聚類非身體部位實體的三個例子。

第一個例子(使用路徑a-(b)-a)

在此第一個例子中，將考慮經(jīng)由一個身體部位實體連接一對中的兩個非身體部位實體的路徑。將使用a-(b)-a表示這種路徑，其中a表示異常實體，b表示身體部位實體，并且“()”表示“樞紐”。

在圖2和圖3中示出的例子中，在步驟s120中提取出四種不同的異常，即，(i)結(jié)節(jié)、(ii)淋巴結(jié)腫大、(iii)空洞和(iv)氣腫性變化。因此，在步驟s130中，針對這四種不同的異常的所有對中的每一對計算相關(guān)性評分。這四種不同的異常的所有對中的每一對包括以下的對：(i)和(i)、(i)和(ii)、(i)和(iii)、(i)和(iv)、(ii)和(ii)、(ii)和(iii)、(ii)和(iv)、(iii)和(iii)、(iii)和(iv)、及(iv)和(iv)。在圖6的中部的表格中，示出了計算出的相關(guān)性評分。能夠理解，鑒于包括兩個相同的異常的對的相關(guān)性評分會是1，因此這種對在一些情況下可以不被考慮。

以下，將詳細描述(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大的對的相關(guān)性評分的計算。能夠理解，其他對的相關(guān)性評分可以以類似方式計算。

首先，基于患者x的多份歷史放射學報告構(gòu)建諸如如圖5所示的圖之類的圖。并且，可以針對各個患者類似地構(gòu)建大量的圖。例如，由醫(yī)院的放射學科室在過去一個月、過去六個月或過去一年期間做出的不同患者的歷史放射學報告可以用來構(gòu)建大量的圖。

其次，基于所構(gòu)建的圖，歷史放射學報告中的連接(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大的路徑的數(shù)目可以被計數(shù)。具體而言，a-(b)-a形式的路徑的數(shù)目將被計數(shù)。例如，如圖6的上部表格所示，如果在患者x的一份報告中在聲帶膜處發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)，而在患者x的另一份報告中還在聲帶膜處發(fā)現(xiàn)淋巴結(jié)腫大，則可以構(gòu)建路徑“結(jié)節(jié)-聲帶膜-淋巴結(jié)腫大”?？商娲?，所考慮的報告可以來自不同的患者。類似地，還可以構(gòu)建路徑“結(jié)節(jié)-甲狀腺-淋巴結(jié)腫大”、“結(jié)節(jié)-竇房結(jié)-淋巴結(jié)腫大”、“結(jié)節(jié)-肺尖-淋巴結(jié)腫大”及“結(jié)節(jié)-腹腔-淋巴結(jié)腫大”。對不同路徑的計數(shù)被表示在圖6中的上部表格的最右側(cè)一列中。這些計數(shù)或計數(shù)值的和可以表示這兩種異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大共現(xiàn)的路徑的數(shù)目，并且進一步可以用于計算這兩種異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大之間的相關(guān)性評分。

第三，使用計數(shù)來計算這兩種異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大之間的相關(guān)性評分?？梢允褂蒙鲜鍪?1)來計算相關(guān)性評分。在這個例子中，計數(shù)c1是25+64+37+74+28＝228，計數(shù)c2(未示出)是25，因此相關(guān)性評分是約0.9，該相關(guān)性評分在圖6中部的表格中被記錄。類似地，其他對中的每一對中的兩種異常之間的相關(guān)性評分被計算并被記錄在圖6中部的表格中。所有對的相關(guān)性評分然后可以用于對從輸入放射學報告中提取出的四種異常進行聚類。

在這個例子中，鑒于在印象部分中出現(xiàn)了三種疾病，所以四種異?？梢员痪垲惖饺齻€群集中。如之前提到的，k-means算法可以用于進行聚類?？商娲兀谶@個例子中，因為四種異常要被聚類到三個群集中，所以如圖6所示，最高相關(guān)性評分0.9、最低相關(guān)性評分0.1和次最低相關(guān)性評分0.2被用于將四種異常分組到三個組中。

然后，與被聚類在每個群集中的一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體被作為一個診斷對象輸出。即，右肺s5、右肺門和縱膈可以作為第一診斷對象輸出；左中葉可以作為第二診斷對象輸出；并且左上葉可以作為第三診斷對象輸出。換言之，將輸出以下診斷對象，其中{}內(nèi)的實體被視為一個診斷對象：

{右肺s5，右肺門，縱膈}；

{左中葉}；

{左上葉}。

另外，可選地，基于已知的醫(yī)療知識，這些診斷對象可以進一步與出現(xiàn)在報告的印象部分中的疾病相關(guān)。例如，可以輸出以下信息：

{右肺s5，右肺門，縱膈}/原發(fā)性肺癌；

{左中葉}/蜂窩肺；

{左上葉}/肺氣腫。

這樣，診斷相關(guān)的診斷對象可以被提取并輸出。上述輸出表明，右肺s5、右肺門和縱膈被一起考慮來做出關(guān)于“原發(fā)性肺癌”的診斷。類似地，左中葉被考慮來做出關(guān)于“蜂窩肺”的診斷，并且左上葉被考慮來做出關(guān)于“肺氣腫”的診斷。

另外，關(guān)于在背景技術(shù)中給出的報告2，通過利用在此第一例子中描述的方法取得的輸出將是：

{右肺s5}/肺癌；

{右肺門，縱膈，左中葉}/間質(zhì)性肺炎；

{左上葉}/盤狀肺膨脹不全。

上述輸出表明，右肺s5被考慮來做出關(guān)于“肺癌”的診斷。右肺門、縱膈、左中葉被一起考慮來做出關(guān)于“間質(zhì)性肺炎”的診斷，并且左上葉被考慮來做出關(guān)于“盤狀肺膨脹不全”的診斷。

可見，根據(jù)本發(fā)明的方法，醫(yī)療文檔中的實體可以被劃分到診斷相關(guān)的組中。換言之，醫(yī)療文檔中的實體可以根據(jù)醫(yī)療文檔中做出的診斷而分組。

通過使用這種診斷相關(guān)的組，可以容易地使診斷與圖像中的對象區(qū)域關(guān)聯(lián)，并且可以容易地分析和比較放射學報告。并且，這對于輔助放射科醫(yī)師的工作而言會是有利的，例如，這可用于避免漏掉對于做出診斷而言必要的任何身體部位的檢查。

應(yīng)注意，要聚類的群集的數(shù)目不限于在放射學報告中出現(xiàn)的疾病的數(shù)目。要聚類的群集的數(shù)目可以視情況被確定為其他值。

第二個例子(使用路徑a-(b)-a-(b)-a)

接下來，將參考圖6來描述第二個例子。除了考慮連接一對中的兩個非身體部位實體的不同形式的路徑外，第二個例子與第一個例子相同。具體而言，考慮經(jīng)由兩個身體部位實體將一對中的兩個非身體部位實體連接到第三非身體部位實體的路徑。更具體地，考慮經(jīng)由兩個身體部位實體將兩種異常連接到第三種異常的路徑。使用a-(b)-a-(b)-a來表示這種路徑，其中a表示異常實體，b表示身體部位實體，并且“()”表示“樞紐”。此路徑意味著兩種異常與同一種異常共現(xiàn)。

如從圖6可見，路徑“結(jié)節(jié)-竇房結(jié)-肥厚-左心房-淋巴結(jié)腫大”被構(gòu)建。此路徑意味著異常“結(jié)節(jié)”和“淋巴結(jié)腫大”與第三種異?！胺屎瘛惫铂F(xiàn)。這種路徑的計數(shù)或計數(shù)值是5。此計數(shù)可單獨用于計算異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大之間的相關(guān)性評分。具體而言，此計數(shù)和a-(b)-a-(b)-a形式的、異常結(jié)節(jié)和淋巴結(jié)腫大中的僅一個在其兩端中的任一端處出現(xiàn)的路徑的計數(shù)二者可被用于執(zhí)行計算?？商娲?，此計數(shù)可以與針對路徑a-(b)-a的計數(shù)結(jié)合使用來計算相關(guān)性評分。也就是，此計數(shù)將被進一步加至針對第一個例子中的路徑a-(b)-a的計數(shù)以取得連接異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大的路徑的數(shù)目的計數(shù)。

隨后的相關(guān)性評分計算處理、聚類處理及輸出處理與第一個例子中的那些類似。

在第二個例子中，可以取得與第一個例子中的那些優(yōu)點相同的優(yōu)點。此外，通過使用a-(b)-a-(b)-a形式的路徑，可以觀察到疾病的擴散。此外，可以將這種疾病的擴散提示給放射科醫(yī)師。

第三個例子(使用路徑a-(b)-d-(b)-a)

接下來，將參考圖6來描述第三個例子。除了考慮連接一對中的兩個非身體部位實體的不同形式的路徑外，第三個例子與第一個例子相同。具體而言，同樣考慮經(jīng)由兩個身體部位實體將一對中的兩個非身體部位實體連接到第三非身體部位實體的路徑，然而考慮經(jīng)由兩個身體部位實體將兩種異常連接到疾病的路徑。使用a-(b)-d-(b)-a來表示這種路徑，其中a表示異常實體，b表示身體部位實體，d表示疾病，并且“()”表示“樞紐”。此路徑意味著兩種異常與同一種疾病共現(xiàn)。

如從圖6可見，路徑“結(jié)節(jié)-肺尖-肺癌-胸膜-淋巴結(jié)腫大”和“結(jié)節(jié)-甲狀腺-甲狀腺腫-甲狀腺-淋巴結(jié)腫大”被構(gòu)建。前一路徑意味著異?！敖Y(jié)節(jié)”和“淋巴結(jié)腫大”是同一種疾病“肺癌”的異常。類似地，后一路徑意味著異常“結(jié)節(jié)”和“淋巴結(jié)腫大”是同一種疾病“甲狀腺腫”的異常。應(yīng)注意，在后一路徑中，用作連接點的兩個身體部位是相同的身體部位“甲狀腺”。也就是說，用作連接點的兩個身體部位可以是相同的或不同的。雖然在第二個例子中未例示出，但是這一點對于a-(b)-a-(b)-a形式的路徑而言也是成立的。這種路徑的計數(shù)或計數(shù)值是56+12＝68。類似地，此計數(shù)可單獨用于計算異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大之間的相關(guān)性評分。具體而言，此計數(shù)和a-(b)-d-(b)-a形式的、異常結(jié)節(jié)和淋巴結(jié)腫大中的僅一個在其兩端中的任一端處出現(xiàn)的路徑的計數(shù)二者可被用于執(zhí)行計算?？商娲?，此計數(shù)可以與針對路徑a-(b)-a的計數(shù)和針對路徑a-(b)-a-(b)-a的計數(shù)中的至少一個結(jié)合使用來計算相關(guān)性評分。也就是，此計數(shù)將被進一步加至針對路徑a-(b)-a的計數(shù)和針對路徑a-(b)-a-(b)-a的計數(shù)中的至少一個以取得連接異常(i)結(jié)節(jié)和(ii)淋巴結(jié)腫大的路徑的數(shù)目的計數(shù)。

隨后的相關(guān)性評分計算處理、聚類處理及輸出處理與第一個例子中的那些類似。

在第三個例子中，可以取得與第一個例子中的那些優(yōu)點相同的優(yōu)點。此外，通過使用a-(b)-d-(b)-a形式的路徑，可以觀察到疾病的擴散。此外，可以將這種疾病的擴散提示給放射科醫(yī)師。

應(yīng)注意，盡管在上述三個例子中，兩個異常被用作一對中的兩個非身體部位實體，但是能夠理解，其他類型的非身體部位實體可以用來替換異常實體中的一個或二者。例如，可以考慮a-(b)-s、s-(b)-s、a-(b)-r、e-(b)-r、a-(b)-s-(b)-a、a-(b)-d-(b)-s等形式的路徑，其中s表示信號、r表示請求并且e表示檢查。

應(yīng)注意，盡管在上述三個例子中，路徑的長度有限，但是能夠理解，也可以考慮諸如a-(b)-a-(b)-a-(b)-a或a-(b)-d-(b)-a-(b)-d-(b)-a之類的更長的路徑。然而應(yīng)注意，隨著路徑的長度的增大，所計算出的相關(guān)性評分的可靠性可能降低。

應(yīng)注意，現(xiàn)參考圖3，如果異?！翱斩础边€與身體部位“右肺s5”相關(guān)，那么與“右肺s5”相關(guān)的此異?！翱斩础睂⒈灰暈椴煌谂c“左中葉”相關(guān)的異常“空洞”。并且，將通過將它們視為兩種不同的異常來計算它們二者之間的相關(guān)性評分。

可選地，步驟s130還可以包括利用預先定義的規(guī)則來向每一個路徑分配權(quán)重，并且使用每一個路徑的計數(shù)和權(quán)重來計算相關(guān)性評分。具體而言，在本發(fā)明的一個實施例中，在計算相關(guān)性評分的步驟s403之前，可以存在利用預先定義的規(guī)則來將權(quán)重分配給每一個路徑的可選步驟。

例如，如果當考慮路徑的數(shù)目時考慮所有的路徑a-(b)-a、a-(b)-a-(b)-a和a-(b)-d-(b)-a，那么這三種路徑可以被分配不同的權(quán)重。例如，如果認為疾病的擴散更重要(對應(yīng)于預先定義的規(guī)則)，那么分配給后兩種路徑的權(quán)重可以高于分配給第一種路徑的權(quán)重。假設(shè)權(quán)重w2被給予路徑a-(b)-a-(b)-a和a-(b)-d-(b)-a中的每個，而權(quán)重w1被給予路徑a-(b)-a，其中w2>w1，那么例如一對中的兩個異常之間的相關(guān)性評分可以根據(jù)下式(2)來計算：

其中s表示一對中的兩個異常之間的相關(guān)性評分，c11表示一對中的兩個異常共現(xiàn)的a-(b)-a形式的路徑的數(shù)目的計數(shù)，c21表示一對中的兩個異常不共現(xiàn)的a-(b)-a形式的路徑的數(shù)目的計數(shù)，c12表示一對中的兩個異常共現(xiàn)的a-(b)-a-(b)-a和a-(b)-d-(b)-a形式的路徑的數(shù)目的計數(shù)，c22表示一對中的兩個異常不共現(xiàn)的a-(b)-a-(b)-a和a-(b)-d-(b)-a形式的路徑的數(shù)目的計數(shù)。相關(guān)性評分s可以取大于等于0且小于等于1的值。計數(shù)c11、c12、c21或c22可以取大于等于0的正整數(shù)值。權(quán)重w1或w2可以取大于等于0且小于等于1的值。

應(yīng)注意，上述預先定義的規(guī)則僅僅是說明性的，并且其他預定義的規(guī)則可以視情況被采用。此外，等式(2)也僅僅是說明性的，并且本發(fā)明不限于此。

接下來，將參考圖7詳細描述利用一個或多個診斷對象來對與輸入放射學報告相關(guān)的圖像加標簽的處理。在圖7的左側(cè)，示出作為與圖2的報告相同的報告的輸入放射學報告及其相關(guān)的放射學圖像。在根據(jù)如上所述的本發(fā)明的方法處理之后，輸出可以是在圖7的右側(cè)示出的表格。

如圖7的右下角中所示出的，根據(jù)三個診斷對象對相關(guān)的放射學圖像加了標簽。也就是，用數(shù)字“1”對第一診斷對象中的身體部位加了標簽，用數(shù)字“2”對第二診斷對象中的身體部位加了標簽，并用數(shù)字“3”對第三診斷對象中的身體部位加了標簽。這種加標簽可以輔助放射科醫(yī)師的工作。例如，這種加標簽對于避免漏掉對做出診斷所必需的任何身體部位的檢查而言會是有利的。

接下來，圖8是示出根據(jù)本發(fā)明的本實施例的用于從輸入醫(yī)療文檔提取診斷對象的裝置800的方塊圖。裝置800的方塊可以通過硬件、軟件、固件或其任意組合來實現(xiàn)從而實現(xiàn)本發(fā)明的原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠理解，在圖8中繪制的方塊可以組合或分成子塊來實現(xiàn)如上所述的本發(fā)明的原理。因此，這里的描述可以支持這里描述的方塊的任意可能的組合或者分離或者進一步限定。

如圖8所示，裝置800包括：實體和關(guān)系提取部810、相關(guān)性評分取得部820、聚類部830和診斷對象輸出部840。可選地，裝置800還包括圖像加標簽部850。實體和關(guān)系提取部810可以被配置成從輸入醫(yī)療文檔中提取身體部位實體和至少一種類型的非身體部位實體以及身體部位實體與非身體部位實體之間的關(guān)系，其中對不少于兩個的非身體部位實體進行提取。相關(guān)性評分取得部820可以被配置成對于非身體部位實體的所有對中的每一對，取得一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分，其中，該相關(guān)性評分基于歷史醫(yī)療文檔中的所述一對中的兩個非身體部位實體與一個或多個身體部位實體的關(guān)系。聚類部830可以被配置成基于所有對的相關(guān)性評分將輸入醫(yī)療文檔中的非身體部位實體聚類為一個或多個群集。診斷對象輸出部840可以被配置成輸出與被聚類在每個群集中的一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體作為一個診斷對象。圖像加標簽部850可以被配置成通過使用一個或多個診斷對象來對與輸入醫(yī)療文檔有關(guān)的圖像加標簽。

盡管在圖8中未示出，但是圖8還可以包括接收部，其被配置成接收輸入醫(yī)療文檔。

相關(guān)性評分取得部820可以進一步包括：圖構(gòu)建部(或路徑圖構(gòu)建部)821、路徑數(shù)目計數(shù)部822和相關(guān)性評分計算部823。相關(guān)性評分取得部820可以可選地進一步包括：權(quán)重分配部824。圖構(gòu)建部821可以被配置成通過基于來自多份歷史醫(yī)療文檔的數(shù)據(jù)，在一個非身體部位實體和另一個非身體部位實體二者與同一身體部位實體相關(guān)的情況下將這一個非身體部位實體連接到這另一個非身體部位實體，并且跨多份歷史醫(yī)療文檔重復地進行這種連接，來構(gòu)建圖。路徑數(shù)目計數(shù)部822可以被配置成基于所構(gòu)建的圖(或路徑圖)，針對非身體部位實體的所有對中的每一對，對歷史醫(yī)療文檔中的連接一對中的兩個非身體部位實體的路徑的數(shù)目進行計數(shù)。并且，相關(guān)性評分計算部823可以被配置成針對非身體部位實體的所有對中的每一對，利用計數(shù)來計算一對中的兩個非身體部位實體之間的相關(guān)性評分。例如，對于非身體部位實體的所有對中的每一對，可以根據(jù)上述式(1)來計算相關(guān)性評分。權(quán)重分配部824可以被配置成利用預先定義的規(guī)則來將權(quán)重分配給每條路徑。如果權(quán)重分配部824存在，那么相關(guān)性評分計算部823可以利用計數(shù)和每條路徑的權(quán)重來計算相關(guān)性評分，例如根據(jù)上述式(2)來計算相關(guān)性評分。

可替代地，如果兩個非身體部位實體的各個對的相關(guān)性評分被預先計算并且被預先存儲，那么相關(guān)性評分取得部820可以被配置成按需取回預先存儲的相關(guān)性評分。

(第二實施例)

接下來，將描述本發(fā)明的第二實施例。除了將在一個群集中聚類的一個或多個非身體部位實體(而不是與之相關(guān)的一個或多個身體部位實體)作為一個診斷對象輸出外，第二實施例與第一實施例相同。

仍將圖2的輸入放射學報告作為例子，在第一實施例中，右肺s5、右肺門和縱膈可以作為第一診斷對象輸出；左中葉可以作為第二診斷對象輸出；并且，左上葉可以作為第三診斷對象輸出。在此第二實施例中，替代輸出身體部位實體的三個群集，可以分別輸出非身體部位實體的三個群集作為三個診斷對象。具體而言，可以輸出如下的診斷對象：

{結(jié)節(jié)，淋巴結(jié)腫大}；

{空洞}；

{氣腫性變化}。

可以理解，第二實施例可以與第一實施例組合。例如，一個群集內(nèi)的一個或多個非身體部位實體可以作為一個診斷對象獨立地輸出，或者可以與一個或多個相關(guān)的身體部位實體一起作為一個診斷對象輸出。又例如，這些非身體部位實體可以進一步與在輸入放射學報告的印象部分中出現(xiàn)的疾病相關(guān)。除非明確陳述組合不被允許或者組合不合乎邏輯，否則第一實施例的各個方面均可以與第二實施例組合。

用于實現(xiàn)第二實施例的裝置800’可以包括：如圖8所示的實體和關(guān)系提取部810、相關(guān)性評分取得部820和聚類部830，以及診斷對象輸出部840’。診斷對象輸出部840’可以被配置成，作為一個診斷對象，輸出被聚類在每個群集中的一個或多個非身體部位實體和/或與被聚類在每個群集中的一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體。裝置800’可以可選地包括如圖8所示的圖像加標簽部850。

(第三實施例)

接下來，將描述本發(fā)明的第三實施例。第三實施例可應(yīng)用于對輸入醫(yī)療文檔中的文本進行分段。在此第三實施例中，基于在上述第一或第二實施例中確定出的診斷對象，輸入醫(yī)療文檔中的文本被分段以使得在每個群集中的聚類的一個或多個非身體部位實體及與這一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體存在于一個片段中。

仍將圖2的輸入放射學報告作為例子，在根據(jù)第三實施例的文本分段處理之后，如下的分段后的文本可被輸出，其中“{……}”表示不同的片段：

<圖像觀測結(jié)果>

{看到右肺s5中約3cm大的結(jié)節(jié)。

看到右肺門和縱膈淋巴結(jié)腫大。}

{看到左中葉中形成彌漫性的空洞。}

{看到左上葉中的氣腫性變化?？匆娡鈴?cm的大皰。}

雖然在此例子中，輸入醫(yī)療文檔中的文本被順序地分段，但是能夠理解，文本是根據(jù)所提取的診斷對象來分段的。也就是，與一個診斷對象相關(guān)的文本將被分段到一個片段中。因此，如果假設(shè)右肺s5和左中葉被分組到一個群集中，那么與左中葉相關(guān)的第三句的次序?qū)⒈徽{(diào)整到第一句之后，從而使得與右肺s5相關(guān)的第一句和與左中葉相關(guān)的第三句可被分段到一個片段中。

用于實現(xiàn)第三實施例的裝置800”可以包括：如圖8所示的實體和關(guān)系提取部810、相關(guān)性評分取得部820和聚類部830，以及文本分段部860，該文本分段部860被配置成對輸入醫(yī)療文檔中的文本進行分段以使得在每個群集中聚類的一個或多個非身體部位實體和與這一個或多個非身體部位實體相關(guān)的一個或多個身體部位實體存在于一個片段中。

可以理解，第三實施例可以與第一實施例和/或第二實施例組合。除非明確陳述組合不被允許或者組合不合乎邏輯，否則第一和第二實施例的各個方面均可以與第三實施例組合。

(硬件實現(xiàn)方式)

圖9圖示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的其中可應(yīng)用上述第一到第三實施例中的至少一個的一般硬件環(huán)境900。

參考圖9，現(xiàn)將描述作為本發(fā)明的各方面可應(yīng)用到其的硬件設(shè)備的例子的計算設(shè)備900。計算設(shè)備900可以是被配置成執(zhí)行處理和/或計算的任何機器，其可以是但不限于是工作站、服務(wù)器、桌上型計算機、膝上型計算機、平板計算機、個人數(shù)字助理、智能手機、車載計算機或者其任意組合。前述裝置800、800’或800”可以整體地或至少部分地由計算設(shè)備900或類似設(shè)備或系統(tǒng)來實現(xiàn)。

計算設(shè)備900可以包括與總線902連接的或者與之通信的元件，該連接或者通信可能是經(jīng)由一個或多個接口實現(xiàn)。例如，計算設(shè)備900可以包括總線902、一個或多個處理器904、一個或多個輸入設(shè)備906及一個或多個輸出設(shè)備908。一個或多個處理器904可以是任何種類的處理器，并且可以包括但不限于一個或多個通用處理器和/或一個或多個專用處理器(比如專用處理芯片)。輸入設(shè)備906可以是能夠?qū)⑿畔⑤斎氲接嬎阍O(shè)備的任何種類的設(shè)備，并且可以包括但不限于鼠標、鍵盤、觸摸屏、麥克風和/或遙控器。輸出設(shè)備908可以是能夠呈現(xiàn)信息的任何種類的設(shè)備，并且可以包括但不限于顯示器、揚聲器、視頻/音頻輸出終端、振動器和/或打印機。計算設(shè)備900還可以包括非瞬態(tài)存儲設(shè)備910或者與非瞬態(tài)存儲設(shè)備910連接，該非瞬態(tài)存儲設(shè)備910可以是非瞬態(tài)的且能實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲的任何存儲設(shè)備，并且可包括但不限于磁盤驅(qū)動器、光學存儲設(shè)備、固態(tài)存儲器、軟盤、軟磁盤、硬盤、磁帶或者任何其他磁介質(zhì)、光盤或者任何其他光學介質(zhì)、rom(只讀存儲器)、ram(隨機存取存儲器)、高速緩存存儲器和/或任何其他存儲器芯片或盒和/或計算機可以從其讀取數(shù)據(jù)、指令和/或代碼的任何其他介質(zhì)。非瞬態(tài)存儲設(shè)備910可以具有用于實現(xiàn)上述的方法和步驟的數(shù)據(jù)/指令/代碼。計算設(shè)備還可以包括通信設(shè)備912。通信設(shè)備912可以是能實現(xiàn)與外部裝置和/或與網(wǎng)絡(luò)的通信的任何種類的設(shè)備，并且可以包括但不限于調(diào)制解調(diào)器、網(wǎng)絡(luò)卡、紅外通信設(shè)備、無線通信設(shè)備和/或芯片集，比如藍牙^tm設(shè)備、1302.11設(shè)備、wifi設(shè)備、wimax設(shè)備、蜂窩通信設(shè)施等。

總線902可以包括但不限于工業(yè)標準架構(gòu)(isa)總線、微通道架構(gòu)(mca)總線、增強isa(eisa)總線、視頻電子標準協(xié)會(vesa)局部總線及外圍設(shè)備互連(pci)總線。

計算設(shè)備900還可以包括工作存儲器914，其可以是可存儲對于處理器904的工作有用的指令和/或數(shù)據(jù)的任何種類的工作存儲器，并且可以包括但不限于隨機存取存儲器和/或只讀存儲器設(shè)備。

軟件要素可以位于工作存儲器914中，其包括但不限于操作系統(tǒng)916、一個或多個應(yīng)用程序918、驅(qū)動器和/或其他數(shù)據(jù)和代碼。用于執(zhí)行上述方法和步驟的指令可以包括在一個或多個應(yīng)用程序918中，并且前述裝置800、800’或800”的部件可以通過處理器904讀取并執(zhí)行一個或多個應(yīng)用程序918的指令來實現(xiàn)。更具體而言，前述裝置800、800’或800”的實體和關(guān)系提取部810例如可以在執(zhí)行具有執(zhí)行步驟s120的指令的應(yīng)用918時由處理器904實現(xiàn)。此外，前述裝置800、800’或800”的相關(guān)性評分取得部820例如可以在執(zhí)行具有執(zhí)行步驟s130或步驟s401-403的指令的應(yīng)用918時由處理器904實現(xiàn)。前述裝置800、800’或800”的其他部件例如可以在執(zhí)行具有執(zhí)行一個或多個前述相應(yīng)步驟的指令的應(yīng)用918時由處理器904實現(xiàn)。軟件要素的指令的可執(zhí)行代碼或源代碼可以存儲在非瞬態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)中，比如上述的(一個或多個)存儲設(shè)備910，并且可以被讀取到工作存儲器914中并可能被編譯和/或安裝。軟件要素的指令的可執(zhí)行代碼或源代碼也可以從遠程位置下載。

應(yīng)注意，本發(fā)明還提供了使指令存儲于其上的非瞬態(tài)計算機可讀介質(zhì)，所述指令在被處理器執(zhí)行時使得處理器執(zhí)行第一到第三實施例的上述方法中的每一種方法的步驟。

能夠以許多種方式來實現(xiàn)本發(fā)明的方法和裝置。例如，可以通過軟件、硬件、固件或其任意組合來實現(xiàn)本發(fā)明的方法和裝置。方法步驟的如上所述的次序僅僅意欲是說明性的，并且除非另有特別說明，否則本發(fā)明的方法的步驟不限于以上具體描述的次序。此外，在一些實施例中，本發(fā)明也可以實現(xiàn)為記錄在記錄介質(zhì)中的程序，該程序包括用于實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的方法的機器可讀指令。因此，本發(fā)明還覆蓋存儲有用于實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的方法的程序的記錄介質(zhì)。

雖然已經(jīng)用例子詳細描述了本發(fā)明的一些具體實施例，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解，上述例子僅意欲是說明性的而不限制本發(fā)明的范圍。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解，可以在不背離本發(fā)明的精神和范圍的情況下修改上述實施例。本發(fā)明的范圍由隨附的權(quán)利要求來限定。