Извлечь название медицинского маркера, значения и единицы измерения из проанализированного изображения?

Это не может быть хорошим применением НЛП, поскольку текст не является естественным языком. Скорее, это структурированные данные, которые можно извлечь с помощью правил. Написание правил — определенно один из способов сделать это.

1. Сначала вы можете попытаться выполнить нечеткое сопоставление категорий в результатах OCR, а именно «СЕРДЕЧНЫЙ РИСК» и «ХИМИЯ», чтобы разделить строку на соответствующие категории.

2. Если вы уверены, что каждая запись займет всего 3 строки, вы можете просто разбить их по новой строке и извлечь оттуда данные.

3. Как только вы разделите их на записи

Вот пример кода, который я запустил на предоставленных вами данных. Для этого требуется пакет fuzzyset, который вы можете получить, запустив python3 -m pip install fuzzyset. Поскольку в некоторых записях нет единиц измерения, я немного изменил желаемый формат вывода и сделал единицы списком, чтобы он мог быть пустым. Он также хранит случайные буквы, найденные в третьей строке.

from fuzzyset import FuzzySet

### Load data
with open("ocr_result.txt") as f:
    data = f.read()

lines = data.split("\n")


### Create fuzzy set
CATEGORIES = ("CARDIAC RISK", "chemistries")
fs = FuzzySet(lines)


### Get the line ranges of each category
cat_ranges = [0] * (len(CATEGORIES) + 1)
for i, cat in enumerate(CATEGORIES):
    match = fs.get(cat)[0]
    match_idx = lines.index(match[1])
    cat_ranges[i] = match_idx

last_idx = lines.index(fs.get("sample lab report")[0][1])
cat_ranges[-1] = last_idx


### Read lines in each category
def _to_float(s: str) -> float:
    """
    Attempt to convert a string value to float
    """
    try:
        f = float(s)
    except ValueError:
        if "," in s:
            s = s.replace(",", ".")
            f = float(s)
        else:
            raise ValueError(f"Cannot convert {s} to float.")
    return f


result = {}
for i, cat in enumerate(CATEGORIES):
    result[cat] = {}

    # Ignore the line of the category itself
    s = slice(cat_ranges[i] + 1, cat_ranges[i + 1])
    lines_in_cat = lines[s]

    if len(lines_in_cat) % 3 != 0:
        breakpoint()
        raise ValueError("Something's wrong")

    for i in range(0, len(lines_in_cat), 3):
        _name = lines_in_cat[i]
        _value = lines_in_cat[i + 1]
        _line_3 = lines_in_cat[i + 2].split(" ")

        # Convert value to float
        _value = _to_float(_value)

        # Process line 3 to get range and unit
        _range = []
        _unit = []
        for i, v in enumerate(_line_3):
            if v[0].isdigit() and len(_range) < 2:
                _range.append(_to_float(v))
            else:
                _unit.append(v)

        _l = [_value, _unit, _range]
        result[cat][_name] = _l

print(result)

Выход:

{'CARDIAC RISK': {'CHOLESTEROL': [161.0, ['mg/dL'], [120.0, 240.0]], 'CHOLESTEROLHDL RATIO': [2.39, [], [1.25, 5.0]], 'HIGH DENSITY LIPOPROTEINCHDL)': [67.3, ['me/dL'], [35.0, 75.0]], 'LOW DENSITY LIPOPROTEIN (LDL)': [78.7, ['a', 'midI.'], [60.0, 190.0]], 'TRIGLYCERIDES': [75.0, ['a', 'made'], [10.0, 200.0]]}, 'chemistries': {'ALBUMIN': [4.4, ['pidl'], [3.5, 5.5]], 'ALKALINE PHOSPHATASE': [49.0, ['UAL'], [30.0, 120.0]], 'BLOOD UREA NITROGEN (BUN)': [17.0, ['meidL'], [6.0, 2500.0]], 'CREATININE': [0.85, ['matdL'], [60.0, 1.5]], 'FRUCTOSAMINE': [182.0, ['mmoV/l'], [1.2, 1.79]], 'GAMMA GLUTAMYUTRANSFERASE': [9.0, ['UIL'], [2.0, 65.0]], 'GLOBULIN': [2.8, ['gidL.'], [1.0, 4.0]], 'GLUCOSE': [61.0, ['me/dl.'], [70.0, 125.0]], 'HEMOGLOBIN AIC': [5.1, ['%'], [3.0, 6.0]], 'SGOT (AST)': [25.0, ['UM'], [0.0, 41.0]], 'SOPI (ALT)': [22.0, ['IMI'], [0.0, 45.0]], 'TOTAL BILIRUBIN': [0.52, ['mmeldi.'], [0.1, 1.2]], 'TOTAL PROTEIN': [720.0, ['gidl.'], [6.0, 8.5]]}}