25、医学图像分析与计算机对话逻辑判断技术探索

医学图像分析与计算机对话逻辑判断技术探索

1. 医学图像分析：心脏3D可视化图像内容分析

在医学领域，对于血管化结构的分析采用了图图像语言的方法。这种方法拓展了以往利用数学语言学形式主义对各类医学图像进行语义分析的研究。此次研究首次展示了基于解析图语法的方法在医学图像中检测病变的可能性。

该研究中对冠状动脉空间重建的认知解释方法，是现有计算机辅助医学诊断方法中的一项重大创新。这种方法意义深远，它不仅能够发现病理变化，还能支持对这些变化语义的描述。在医学诊断图像方面，这可能会实现计算机辅助对医学意义的“理解”，并在未来有助于优化最佳治疗方案。

2. 计算机对话：不合逻辑的形容词短语检测

2.1 研究背景与目的

让机器与人类进行流畅对话，从而创造出能与人类有效沟通的智能机器人，是自然语言处理研究的重要目标。然而，当前自然语言处理研究主要集中在特定目标和条件下的话语处理，侧重于句子的表面形成。并且，人们倾向于收集大量响应示例来创建知识库，但对用户生成词汇的理解受限于知识库的规模和数据质量。由于这些系统缺乏常识，无法理解周围环境或对话伙伴的信息，导致对话往往遵循固定模式，出现不合逻辑的回应。

本研究旨在提出一种不合逻辑话语判断技术，通过概念关联系统实现计算机生成逻辑话语。我们聚焦于名词和形容词短语的关系，通过从错误感的角度梳理这种关系，构建如何使用名词和形容词短语的知识结构。同时，提出一种从生成响应句子创建知识模型来检测名词和形容词短语关系的技术，以识别不合逻辑的词汇组合。

2.2 名词与形容词短语的关系

名词和形容词短语的关系可分为以下4组：
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