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公开(公告)号：CN119848188A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411778331.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/335 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种针对大模型检索增强生成的文档切分方法，涉及文档切分技术领域，方法包括：以任一二级标题以及该二级标题下的文字内容为一个待分析对象，对每个待分析对象中的字符个数进行统计，并在字符个数超过预设字符个数时，对所述文字内容进行段落拆分；对拆分后的每个部分进行切分置信度的计算，基于相邻部分对应的切分置信度，对相邻部分进行合并或分割处理。本发明通过对相邻部分进行切分置信度的计算，可以准确的对文档进行部分切分，有效的保证了切分的效果，另外基于切分置信度，可以有效的保证切分后，前后语义的完整性。
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公开(公告)号：CN119537561A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510106809.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06N5/022 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的大模型回答效果评估方法及系统，涉及大语言模型领域。公开了将多个问句进行预处理；预处理后的句子通过卷积计算得到关键词节点；通过关键词节点提取关键词属性；根据每个关键词节点的关键词属性的注意力影响分数，对各关键词属性进行筛选；使用筛选后的关键词属性构建上下文图，并经过多层感知机对关键词节点进行分类，得到多组关键词头节点和关键词尾节点；利用关键词节点为实体，分类结果为实体关系生成关键词知识图谱；将用户输入的问句通过大模型进行问答；对大模型的结果进行评测。本发明能够自动评估问答系统的回答效果，提高评估的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119003993B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411456386.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通用心电基座大模型框架构建方法及系统，本方案提出增强VQ‑VAE模型，改进后的增强VQ‑VAE模型可以适用于不同长度、不同噪声等级和多种导联情况的心电信号，提出掩码ECG建模模型，该模型是一种针对1D心电信号的自监督预训练框架，现有的掩码建模大多是基于语言或图像开发的，无法直接用于心电任务。本方案针对心电信号设计了合理的掩码建模ECG分块参数和ECG编码器的嵌入层维度，通过构建上述心电自监督预训练任务，能够有效降低数据标注成本，并且模型并不依赖于特定任务，是一种通用的ECG框架，广泛适用于不同的ECG任务。
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公开(公告)号：CN119295392A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411333475.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 西安市第一医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的眼眶图像分割识别方法，其特征在于，将注意力机制引入Unet网络结构，利用以往的眼部CT/MRI影像进行模型训练，构建眼部区域分割网络模型，通过分割网络模型将待处理眼部CT/MRI影像分割为不同区域，再分别对不同区域测量其相应数据，得到眼部CT/MRI影像分割结果。本发明基于深度学习的眼眶图像分割识别方法解决了现有技术对眼眶MRI图像分割不明确、图像识别及数据测量不精确的问题。
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公开(公告)号：CN114999654B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210750831.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于知识图谱的糖尿病风险预测方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：使用待预测对象的第一病历数据对糖尿病知识图谱进行更新得到目标知识图谱；根据目标知识图谱中待预测年份节点的周围节点的第一节点向量，确定待预测年份节点的第二节点向量；根据第二节点向量和目标节点与待预测年份节点之间的第一关联关系向量得到第一拼接向量；目标节点为患病节点和/或未患病节点；第一关联关系向量是根据待预测年份节点与周围节点之间的第二关联关系向量确定的；将第一拼接向量和目标节点向量输入到糖尿病风险预测模型中输出第一余弦相似度；根据第一余弦相似度确定糖尿病的患病概率。通过该方法提高了糖尿病风险预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119003993A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411456386.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通用心电基座大模型框架构建方法及系统，本方案提出增强VQ‑VAE模型，改进后的增强VQ‑VAE模型可以适用于不同长度、不同噪声等级和多种导联情况的心电信号，提出掩码ECG建模模型，该模型是一种针对1D心电信号的自监督预训练框架，现有的掩码建模大多是基于语言或图像开发的，无法直接用于心电任务。本方案针对心电信号设计了合理的掩码建模ECG分块参数和ECG编码器的嵌入层维度，通过构建上述心电自监督预训练任务，能够有效降低数据标注成本，并且模型并不依赖于特定任务，是一种通用的ECG框架，广泛适用于不同的ECG任务。
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公开(公告)号：CN115062614B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210939116.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06F18/22 , G16H70/00
Abstract: 本公开的实施例公开了应用于医学领域的词语标准化方法、装置和电子设备。涉及医疗服务领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待标准化词语；将待标准化词语输入至预先训练的语言处理模型，生成待标准化词语的空间向量；基于待标准化词语、空间向量，计算待标准化词语与预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语之间的相似度，得到相似度集合；基于相似度集合，从预设标准词语库中选择出目标标准词语。该实施方式可以通过生成待标准化词语的空间向量，计算与预设标准词语库中每个标准词语之间的相似度集合，选择出待标准化词语对应的目标标准词语。提高了医学词语标准化的效率和准确度，为医疗数据被应用提供了重要帮助。
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公开(公告)号：CN118447255A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410716361.X
申请日：2024-06-04
Applicant: 西安市第一医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于nnU‑net的多重阈值分割颧骨顶点定位方法，该方法包括以下步骤：步骤S10、获取MR图像数据，利用nnU‑net框架分别构建眼球分割网络和眼眶分割网络；步骤S20、基于眼球分割网络和眼眶分割网络确定的所述眼球和眼眶的位置，对所述MR图像数据进行多重阈值处理，确定阈值范围，得到目标轮廓集合；步骤S30、基于目标轮廓集合确定颧骨顶点。本发明，能够保证颧骨顶点定位的准确性，从而使得基于颧骨顶点实现的疾病判断的结果更精确。
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公开(公告)号：CN117763140B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410196621.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/34 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于计算特征网络的精准医学信息结论生成方法，该方法包括：步骤S10、获取医学论文的文本信息；步骤S20、构建基于摘要部分和结论部分的训练集和验证集；步骤S30、将训练集输入计算网络中进行结论输出模型训练；步骤S40、在利用完成训练的结论输出模型进行结论输出得到输出结果后，基于用户对所述输出结果的修正，优化所述结论输出模型。本发明，能够更好的基于医学论文的摘要部分得到对应的结论，减少人工阅读的繁琐工序，帮助用户得到逻辑更严密、表达清晰、更直观的结论，有利于提高效率。
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公开(公告)号：CN117612711A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410087069.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种分析肝癌复发数据的多模态预测模型构建方法及系统，通过将临床文本、影像、病理多个模态数据进行整合，基于多种模态数据和多种融合策略构建了分析肝癌复发数据的多模态预测模型，相比单模态建模，多模态建模能提高模型预测的准确性，弥补单一数据的局限性，本方案对各个模态的特征进行单独调优，全面反映肝癌复发数据的复杂机制，对于肝癌复发数据的分析更为完备，还能增强模型的泛化能力，更好地适用于医学应用场景，辅助临床决策。
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