dumplicate bug fix

give_color.py

@@ -4,33 +4,22 @@ import re
 
 ##
 Finding = """
-左IV区淋巴结：1枚，直径2.5cm（1）
-颏下：1枚，直径2cm（1）
-左颊：部分上、下颌骨及颊部组织12*9*8cm，黏膜切面见一肿块6*3*2cm，灰白，界不清（1）
-送检切缘：前内、前外、上内、上外、颊、翼内肌、翼外肌、腮腺、鼻底、鼻旁、鼻腔、软腭、舌根、颏突，均0.5cm
-送检切缘：腮腺2,0.5cm
-左颈大块：9*6*4cm，为肌肉、脂肪、血管，灰黄。
-右颈大块：10*8*4cm，一侧见一腺体4*3*2cm，灰黄分叶，余为脂肪血管。
-左I区: 1只直径1cm。
-左II区: 2只直径0.5-1cm。
-左III区: 4只直径0.8-1.3cm。
-左IV区: 3只直径1.2-1.8cm。
-左V区: 1只直径1cm。
-右I区: 3只直径1-3.5cm。
-右II区: 3只直径0.8-2cm。
-右III区: 4只直径0.5-1cm。
-右IV区: 4只直径0.5-1.2cm。
-右V区: 2只直径0.5-0.8cm。
+一带黏膜组织5*4*3cm，切面见一溃疡性肿块2.5*1.5*0.5cm，灰白界不清（1）
+送检切缘：前、后、左、右、底、舌N、左舌、舌腹、右舌肌、下颌舌骨肌均0.5cm
+另送：
+左颈大块9*6*4cm，一侧见一腺体4*3*2cm，灰黄分叶，余为脂肪血管。
+I区： 3只直径1-1.5cm。
+II区： 4只直径0.5-1.5cm。
+III区： 12只直径0.4-1cm。
 """
 Conclusion = """
-“左颊”黏膜鳞状细胞癌，高-中分化，DOI＞10mm
-送检切缘：“腮腺”阳性（+）、“前内、前外、上内、上外、颊、翼内肌、翼外肌、鼻底、鼻旁、鼻腔、软腭、舌根、颏突、腮腺2”均阴性（-）
-冰冻送检：“颏下淋巴结”1只内见鳞状细胞癌转移（+），侵犯至包膜外，“左IV区淋巴结”1只为软组织，伴出血
-“左颈大块”为软组织、“右颌下腺”轻度慢性炎
-送检淋巴结：“右I”1/3只有肿瘤转移（+），余及“左”“I”1只，“II”2只，“III”4只，“IV”3只，“V”1只，“右”“II”3只，“III”4只，“IV”4只，“V”2只均阴性（-）
-免疫组化结果NI21-695
+“左口底”黏膜鳞状细胞癌，高-中分化，DOI≤5mm
+送检切缘：“前、后、左、右、底、舌N、左舌、舌腹、右舌肌、下颌舌骨肌”均阴性（-）
+“左颌下腺”轻度慢性炎
+送检淋巴结：“左”“I”3只，“II”4只，“III”12只均阴性（-）
+北院分子结果(NM2021-0492)：EGFR扩增探针 FISH（-）
+北院免疫组化结果(NI2021-1029)：
 AE1/AE3+ CKH+ CK5/6+ EGFR部分+ Ki67部分+ CD31- S-100- P16-
-北院分子结果(NM2021-0316)：EGFR扩增探针 FISH（未见明显扩增（-））
 """
 
 oral = Oral(Finding, Conclusion, verbose = False)
@@ -151,12 +140,21 @@ def get_color(text, entity_list, replaced_word, ImmunohistochemistryContent, Mol
                 # print(j)
                 other.append(j.span())
     
-    synonyms = list(set(synonyms))
-    negative = list(set(negative))
-    numeracal = list(set(numeracal))
-    summary = list(set(summary))
-    classification = list(set(classification))
-    other = list(set(other))
+    synonyms = sorted(list(set(synonyms)))
+    negative = sorted(list(set(negative)))
+    numeracal = sorted(list(set(numeracal)))
+    summary = sorted(list(set(summary)))
+    classification = sorted(list(set(classification)))
+    other = sorted(list(set(other)))
+    
+    # print("*****************")
+    remove_dumplicate(other)
+    remove_dumplicate(synonyms)
+    remove_dumplicate(negative)
+    remove_dumplicate(numeracal)
+    remove_dumplicate(summary)
+    remove_dumplicate(classification)
+    # print("*****************")
     
     return {
         '医学术语解析': other,
@@ -168,6 +166,13 @@ def get_color(text, entity_list, replaced_word, ImmunohistochemistryContent, Mol
     }
 
 
+def remove_dumplicate(l):
+    for i in range(len(l) - 1):
+        if l[i + 1][0] < l[i][1]:
+            l.pop(i + 1)
+    
+
+
 ##
 if __name__ == '__main__':
     
@@ -182,17 +187,17 @@ if __name__ == '__main__':
     print("\n同义词判断:")
     for i in r1['同义词判断']:
         print(Finding[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
-    print("\n识别否定修饰词及其修饰对象:")
-    for i in r1['识别否定修饰词及其修饰对象']:
+    print("\n否定修饰解析:")
+    for i in r1['否定修饰解析']:
         print(Finding[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
     print("\n数值解析:")
     for i in r1['数值解析']:
         print(Finding[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
-    print("\n对可归纳总结的信息进行解析后归纳判断:")
-    for i in r1['对可归纳总结的信息进行解析后归纳判断']:
+    print("\n归纳解析:")
+    for i in r1['归纳解析']:
         print(Finding[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
-    print("\n对定义明确的分类变量进行赋值:")
-    for i in r1['对定义明确的分类变量进行赋值']:
+    print("\n分类变量解析:")
+    for i in r1['分类变量解析']:
         print(Finding[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
     
     print("\n*****************************************\n")
@@ -207,17 +212,17 @@ if __name__ == '__main__':
     print("\n同义词判断:")
     for i in r2['同义词判断']:
         print(Conclusion[i[0]: i[1]], i[0], i[1], )
-    print("\n识别否定修饰词及其修饰对象:")
-    for i in r2['识别否定修饰词及其修饰对象']:
+    print("\n否定修饰解析:")
+    for i in r2['否定修饰解析']:
         print(Conclusion[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
     print("\n数值解析:")
     for i in r2['数值解析']:
         print(Conclusion[i[0]: i[1]], i[0], i[1])
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-    for i in r2['对可归纳总结的信息进行解析后归纳判断']:
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+    for i in r2['归纳解析']:
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-    for i in r2['对定义明确的分类变量进行赋值']:
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+    for i in r2['分类变量解析']:
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 # ##

requirements.txt

@@ -33,7 +33,6 @@ ipython-genutils==0.2.0
 ipywidgets==7.6.5
 itsdangerous==2.0.1
 jedi==0.18.0
-Jinja2==1.2
 jsonschema==3.2.0
 jupyter==1.0.0
 jupyter-client==7.0.3