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公开(公告)号：CN117952988A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410120321.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种腹部CT图像的肝脏和肝脏肿瘤3D分割后处理方法，该方法包括以下步骤：获取腹部CT图像，并进行肝脏和肝脏肿瘤的分割，得到第一肝脏分割结果和第一肝脏肿瘤分割结果；分别对所述第一肝脏分割结果和所述第一肝脏肿瘤分割结果进行第一次处理，得到第三肝脏分割结果和第三肝脏肿瘤分割结果，取并集后得到第四肝脏分割结果；对所述第四肝脏分割结果进行第二次处理，得到第八肝脏分割结果；对所述第八肝脏分割结果进行第三次处理，得到最终的肝脏分割输出结果，将所述肝脏输出图像与所述第三肝脏肿瘤分割结果取交集，得到最终的肝脏肿瘤分割输出结果。本发明，能够实现降低分割偏差的目的，提高肝脏及肝脏肿瘤分割的精度。
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公开(公告)号：CN117649418B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410128271.9
申请日：2024-01-30
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种胸部多器官分割方法及系统和计算机可读存储介质；本发明采用STUNet模型作为分割模型的基础模型，采用对部分器官标记的胸部CT图像进行训练，对缺标数据赋予伪标签，最终实现将无标或缺标的胸部CT图像形成全标记CT图像，进而训练得到胸部多器官分割模型，实现对无标或缺标的胸部CT图像的分割，解决了胸部CT图像全数据少的问题，使缺标或无标的胸部CT图像得到充分利用，实现准确的胸部多器官分割模型的构建。
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公开(公告)号：CN117829319A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410039218.1
申请日：2024-01-11
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及FATE联邦学习方法，联邦协作Party通过pipeline导入上传数据，guest角色联邦partyParty，通过pipeline组装，绑定各协作host提供数据，并进行数据处理、样本对齐、数据融合处理后，利用FATE提供数据模型或自定义模型，根据实际需要选择需要训练的模型，进行联邦模型训练和评估，全流程通过FATE Board完成可视化检测流程、结果模型及数据导出。本发明提供了一种在医院内网环境下以数据导入方式汇集多中心数据进行模型训练的方法，具备广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN117764204A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410191910.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学数据构建技术领域，尤其涉及一种医学领域中的强化学习数据构建方法及系统；该方法包括：获取原始电子病例；对原始电子病例进行数据脱敏处理，得到脱敏数据集；对脱敏数据集进行实体标注和关系标注，构建状态集；构建预测集；对症状词语/症状关系词组与开源大模型答案进行人工校验，将正确的校验结果和对应的检查项价格进行标注，构建核对集；对检查项价格进行规整处理；构建强化学习数据集；基于该强化学习数据集，便于开展后续相关的强化学习，同时能够根据给定的病症或其它结果推荐价格较低的检查项目，以便为医生和患者在医学辅助诊断推荐决策中提供合适的推荐选择，降低医疗成本，提高医疗效果。
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公开(公告)号：CN117453752B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311795331.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Inventor： 王强
IPC: G06F16/2455 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及基于检索配置表数据模型的医院临床数据检索方法及装置；该方法包括：根据数据检索的需求，确定需要检索的临床数据关键字段；根据确定的临床数据关键字段，配置对应的检索配置表数据模型；根据检索配置表数据模型与医院临床数据库的字段映射关系，在医院临床数据库中进行递归查找搜索和/或事件时间级搜索，得到具有层级关系和/或事件时间级的搜索结果。本发明通过临床数据关键字段配置对应的检索配置表数据模型，将医院临床数据中常见的数据项目内容以及数据属性注释囊括其中，能够实现对不同来源的临床数据进行即插即用式的变量配置，以便实现变量的层级显示和事件时间级搜索。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117408338B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311719985.9
申请日：2023-12-14
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于中国药典的中药饮片知识图谱的构建方法和系统；该构建方法包括：从中国药典文献中获取中药饮片信息；获取中药饮片的属性信息和实例信息；构建实例节点集；构建中药饮片本体‑实例分类概念结构层次；构建属性关系；采用可视化的形式输出中药饮片知识图谱模型。本发明提供的图谱能够简洁地反映中药饮片的相关信息以及不同种类中药饮片之间的关联信息，便于深层次地了解中药中隐藏的知识，同时，将计算机领域先进的本体理念引入到中药知识研究中，构建中药饮片本体，能够实现中药饮片信息的知识化重组，进而为中药领域的数据挖掘和知识发现提供数据基础。
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公开(公告)号：CN117373696B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311676262.5
申请日：2023-12-08
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于文献证据库的遗传病自动解读系统及方法，系统由数据上传模块、变异初筛模块、表型匹配模块和变异致病性判读模块共同集成，所述系统预置有文献证据存储库，本系统提供人工阅读文献证据项的直接来源，无需遗传解读人员逐一去查找对应文献，可直接获取该位点对应的来源于文献的证据项，证据项均根据ClinGen指南框架进行打分升降级的评定，降低人工参与位点致病性评级的程度，为(56)对比文件王秋菊;沈亦平;邬玲仟;陈少科;陈子江;方向东;傅松滨;龚瑶琴;黄国英;黄国宁;黄荷凤;黄山;郝晓柯;冀小平;李红;梁波;廖灿;乔杰;苏海翔;魏军;王磊;王树玉;王晓红;邢清和;徐湘民;袁慧军;杨正林;周从容;周文浩;曾勇;张学军;黄涛生;郑茜;秦胜营;于世辉;关静;王洪阳;王大勇;赵立东;王慧君;孔令印;宣黎明;冒燕;祝轶君;徐君玲;王剑青;王莉;赵婷;秦一丁;夏滢颖;樊丽霞;赵丁丁;邱浩;贺林.遗传变异分类标准与指南.中国科学:生命科学.2017,(06),全文.乔凤昌;胡平;林颖;王艳;李航;季修庆;罗春玉;许争峰.全外显子测序产前诊断Walker-Warburg综合征.临床检验杂志.2018,(05),全文.
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公开(公告)号：CN117174261B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311451817.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于医学影像的多类型标注流程集成系统，所述系统由预训练模型标注子系统、2D标注子系统和3D标注子系统共同集成，本系统针对不同的医学影像提供了不同类型的标注流程，能够适用于各类医学系统，满足不同医疗系统的需求，有助于医疗工作者做出更加准确的诊断，提高了医疗服务质量，通过使用本系统，医疗工作者能够有效地处理医学影像的信息，实现对影像的准确定位和有力的分析，提高了医生和医疗工作者的诊断精度和准确度。
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公开(公告)号：CN117610574A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410090398.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 广东省人民医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G16H70/00 , G06N20/00 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本申请提供了一种基于跨域迁移学习的命名实体识别方法和装置，所述方法包括：在单独锁定源域命名实体识别模型的每一模型结构层时，基于源域命名实体识别模型的指标分数的变化情况确定出待锁定结构层；基于t‑SNE算法进行关键样本选取，得到训练文本数据；将待锁定结构层锁定，使用训练文本数据对源域命名实体识别模型进行训练，得到目标域命名实体识别模型；将目标域的医学文本数据输入到目标域命名实体识别模型，得到目标域命名实体识别模型对医学文本数据实体识别的结果。通过所述方法和装置，以解决迁移学习时对目标域样本数量的大量需求，实现有效的精准标注，用最少的样本来最大化的提升模型效果，以提升模型对命名实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117436813A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311465845.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于关联规则挖掘的科研伦理审核辅助决策方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：根据科研伦理审核中的目标审核特征，构建关联规则挖掘数据模型；S2：根据关联挖掘算法，对关联规则挖掘数据模型进行关联规则的挖掘，得到多组科研伦理审核关联规则；S3：将当前科研项目数据与多组科研伦理审核关联规则进行对比，得到辅助审核结论。本发明提供的基于关联规则挖掘的科研伦理审核辅助决策方法及系统，能够构建关联规则挖掘数据模型，从而通过关联规则挖掘算法，挖掘其中的关联规则，进而能够对需要进行伦理审核的科研项目数据是否符合审查标准做出初步的判断，能够有效地提高科研项目伦理审核的效率。
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