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  1. カンファレンス等
  2. NTCIR
  3. 18th (2024-2025)

UTY at the NTCIR-18 RadNLP 2024 Task: Possibilities and Limitations of a Hybrid Rule-Based and LLM Approach for Lung Cancer TNM Classification

https://doi.org/10.20736/0002002079
https://doi.org/10.20736/0002002079
8329fa35-375f-4490-b056-747c9c64408a
名前 / ファイル ライセンス アクション
19-NTCIR18-RADNLP-YamagishiY.pdf 19-NTCIR18-RADNLP-YamagishiY.pdf (653.9 KB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2025-06-06
タイトル
タイトル UTY at the NTCIR-18 RadNLP 2024 Task: Possibilities and Limitations of a Hybrid Rule-Based and LLM Approach for Lung Cancer TNM Classification
言語 en
作成者 Yosuke Yamagishi

× Yosuke Yamagishi

en Yosuke Yamagishi

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Ryosuke Tomiyama

× Ryosuke Tomiyama

en Ryosuke Tomiyama

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Yui Ueda

× Yui Ueda

en Yui Ueda

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内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Automated extraction of TNM staging information from radiology reports is a challenging task that requires understanding complex clinical language and applying detailed staging criteria. In this paper, we present our approach to the NTCIR-18 RadNLP 2024 shared task on automated lung cancer staging from Japanese radiology reports. We developed a hybrid system that combines large language models (LLMs) with rule-based processing in a two-stage pipeline: first extracting structured information from reports using GPT-4o models, then applying classification rules to determine the appropriate TNM stages. Our approach employed different strategies for each classification component: a rule-based method for the complex T classification and a more flexible LLM-based approach for N and M classifications. Evaluation results showed strong performance on the validation dataset (joint accuracy of 0.8148) but revealed a significant drop in T classification performance on the test dataset (from 0.8704 to 0.4769), while N and M classifications maintained high accuracy levels. This performance disparity highlights the trade-offs between rule-based precision and LLM flexibility in clinical NLP systems. Our findings suggest that balancing these approaches and leveraging larger development datasets could improve the robustness of automated cancer staging systems for real-world clinical applications.
言語 en
出版者
出版者 NII Institutional Repository
言語 en
日付
日付 2025-06-06
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.20736/0002002079
ID登録タイプ JaLC
関連情報
関連タイプ isReferencedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-18/index.html
言語 en
関連名称 NTCIR-18 Conference
開始ページ
開始ページ none
会議記述
会議名 NTCIR-18 Conference
言語 en
回次 18
主催機関 National Institute of Informatics
言語 en
開始年 2025
開始月 6
開始日 10
終了年 2025
終了月 6
終了日 13
開催期間 June 10-13, 2025
言語 en
開催会場 National Institute of Informatics
言語 en
開催国 JPN
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Ver.1 2025-06-04 08:02:22.344012
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