【摘 要】
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免疫印迹法是医学上常用于疾病抗体的定性检测常用方法,并由此积累了大量的临床免疫印迹数据。这些数据包含了免疫印迹图像数据和该领域非结构化文本数据。一方面医生可以通过免疫印迹图像对患者进行科学的诊断,另一方面大量的免疫印迹非结构化文本数据也为医生提供了科研基础条件。然而对于免疫印迹图像数据,仅靠医生人工目视诊断费时费力,效率低下;同时对于非结构化文本数据,仅靠人工筛选出符合研究条件的数据,无法实现高级
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免疫印迹法是医学上常用于疾病抗体的定性检测常用方法,并由此积累了大量的临床免疫印迹数据。这些数据包含了免疫印迹图像数据和该领域非结构化文本数据。一方面医生可以通过免疫印迹图像对患者进行科学的诊断,另一方面大量的免疫印迹非结构化文本数据也为医生提供了科研基础条件。然而对于免疫印迹图像数据,仅靠医生人工目视诊断费时费力,效率低下;同时对于非结构化文本数据,仅靠人工筛选出符合研究条件的数据,无法实现高级检索。针对以上问题,本文面向医学免疫印迹领域,提供了一套基于知识图谱的免疫分析系统。本系统首先实现了免疫印迹图像的自动识别,使得诊断工作不再过度依赖人工,增加了诊断效率;其次构建了该领域的知识图谱,实现了数据高级检索,为科研人员提供了便利。本文的主要工作如下:（1）对免疫印迹图像数据进行自动识别分析。本文提出了一种改进的YOLOv5模型,该模型采用了DenseNet作为新的特征提取器来解决梯度消失问题;通过限制最高下采样倍数,使得模型对小目标检测更加灵敏;其次引入Swish激活函数代替原YOLOv5中的LeakyReLU激活函数并改进IoU来获取更加准确的边界信息。（2）对非结构化的文本数据进行命名实体识别以及关系抽取。本文基于BiLSTM-CRF模型,通过引入Bert,解决了特征稀疏的问题。并且在实体关系抽取阶段,引入了分段池化和注意力机制,采用PCNN-Attention模型完成了对实体关系抽取任务,再经过实体去重对齐之后完成了该领域知识图谱的构建。（3）设计并实现了基于知识图谱的免疫分析系统,将免疫印迹领域的基本信息以及关联关系存储在图数据库中,借助Neo4j图数据库实现了数据可视化。该系统面向医学免疫印迹领域的科研人员,通过Elasticsearch实现了免疫印迹数据的智能检索。
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