-
公开(公告)号：CN113436698B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110994475.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种融合自监督和主动学习的医学术语自动标准化系统及方法，该系统包括候选集生成模块、训练术语标准化模型的自监督学习模块、主动学习模块、用于对术语标准化模型预测结果从文本和语义维度进行全面评估的精准排序模块等基础模块，还包括半监督学习模块、直系上级术语检索模块等优选模块；本发明可在标注数据较少的情况下实现自动化的医学术语标准化模型，并且使模型保持快速更新升级的能力，确保输出结果准确性的同时大幅减少人工干预的工作量；对于新增的临床概念能够匹配到直系上级术语，在标准术语表中找到准确的位置，从而保证标准化结果的完整性和统一性。
-
公开(公告)号：CN113674281A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111240331.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于深度形状学习的肝脏CT自动分割方法，首先建立肝脏分割数据集并进行预处理，利用肝脏分割对肝脏CT进行粗分割；其次建立肝脏形状集，利用变分自编码器学习肝脏形状，并构建几何形状正则化模块，然后将几何形状正则化模块加入肝脏分割中，得到受几何形状一致性约束的肝脏分割模型，用于肝脏CT的自动分割。本发明创新性地将表示后的形状特征通过正则化模块加入到已有的深度分割网络中，在卷积神经网络的训练过程中引入形状先验信息，可以提高分割模型的正则性和泛化能力，使得分割的结果更加符合标准肝脏的医学解剖学特点。本发明具有自动化、精度高、可迁移扩展的特点，可以实现以肝脏为代表的腹部大器官的自动精准分割。
-
公开(公告)号：CN113656604A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111213727.4
申请日：2021-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于异构图神经网络的医疗术语规范化系统及方法，首先对各种类型的医疗术语构建关键的信息单元，实现医疗术语的结构化表示，并基于信息单元构建包含各种类型医疗术语的知识图谱。基于此知识图谱构建包含各种类型医疗术语的异构图神经网络，在异构图神经网络的训练过程中综合考虑图的临近节点分布和节点内容编码，用于进行医疗术语规范化。本发明能够充分利用同类医疗术语的信息单元互相之间关联与差异的知识，同时容纳各种类型的医疗术语，能够全面学习医疗领域的知识，并且能够方便地将新类型的医疗术语增加到系统中，减少了新类型医疗术语规范化的工作量。
-
公开(公告)号：CN113436698A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110994475.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种融合自监督和主动学习的医学术语自动标准化系统及方法，该系统包括候选集生成模块、训练术语标准化模型的自监督学习模块、主动学习模块、用于对术语标准化模型预测结果从文本和语义维度进行全面评估的精准排序模块等基础模块，还包括半监督学习模块、直系上级术语检索模块等优选模块；本发明可在标注数据较少的情况下实现自动化的医学术语标准化模型，并且使模型保持快速更新升级的能力，确保输出结果准确性的同时大幅减少人工干预的工作量；对于新增的临床概念能够匹配到直系上级术语，在标准术语表中找到准确的位置，从而保证标准化结果的完整性和统一性。
-
公开(公告)号：CN112102937B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011270972.4
申请日：2020-11-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种慢性病辅助决策的患者数据可视化方法及系统，本发明通过构建慢性病知识图谱，并结合患者静态数据和动态数据构建患者在超平面的管理数据模型图，再将其投影至二维平面。比较患者信息模型在二维平面图上特征之间的欧式距离和标准特征之间的距离差异，结合路径节点概念以及概念间的属性关系，生成并推荐管理方案。融合患者信息模型和慢性病知识图谱可以充分运用各个特征的语义信息，在二维平面上以位置、颜色等方式全面、系统地展示各个风险因素的重要性以及关联。通过几何位置评估患者慢病管理的效果，然后利用路径制定个性化的患者健康管理方案，帮助患者从多个维度提升慢病管理能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111640510A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010273957.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于深度半监督多任务学习生存分析的疾病预后预测系统，包括数据获取模块、数据预处理模块和预测模型构建模块等；本发明以深度神经网络模型为基础，将生存分析问题转化为多时序点生存概率预测的半监督学习问题组成的多任务学习模型；模型直接对生存概率建模，不依赖比例风险假设，可以拟合时间依赖效应，具有更好的解释性；提出利用半监督损失函数和排序损失函数对数据进行拟合，充分利用了完全数据和删失数据，可以处理传统的生存分析问题和考虑竞争风险的生存分析问题；模型通过多时序点的多任务学习，实现多个预测任务之间的数据共享，同时实现多个预测任务之间的相互约束，提升模型的泛化能力。
-
公开(公告)号：CN110349639A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910629244.9
申请日：2019-07-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/00 , G06F16/33 , G06F16/215 , G06F16/242 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种基于通用医疗术语库的多中心医疗术语标准化系统，该系统包括源数据库、数据库连接管理模块、预分析模块、术语映射单元、增量更新模块、异常处理模块和多中心交互模块；本发明解决了多家医疗数据中心的医疗术语标准化问题，且保持各医疗数据中心医疗术语表达的一致性；自动化实现医疗数据中心源数据库的扫描与分析，并在此基础上实现存在标准编码的医疗术语的自动化映射；充分考虑医疗术语映射必然存在的复杂性，实现了自动化映射到模糊匹配映射再到自定义术语映射这样一个螺旋上升的过程；增量更新机制充分利用了以往的映射记录，极大地减轻了后续工作的压力，并大大提高了医疗术语映射的标准化程度。
-
公开(公告)号：CN119917980A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510398165.7
申请日：2025-04-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本说明书公开了一种时间序列数据的异常检测方法、装置、存储介质。在此方法中，不仅可以综合考虑了时序数据在特定时间段内的多个关键指标，包括幅度差（即该时间段内数据最大值与最小值的差）、累积幅度和、过均值率、波峰值以及波谷值。并且针对这些指标，按照不同的时间窗口尺度进行计算，从而形成了多维度的指标体系。通过多个维度计算得到的异常指数，能够更敏感地检测出微小的异常区间。还可以通过计算标准分数序列，对不同的指标值进行筛选，从而可以有效去除指标值中异常值的影响。
-
公开(公告)号：CN119577166B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510133907.3
申请日：2025-02-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/51 , G06F16/535 , G06F16/587
Abstract: 本说明书公开了一种球面网格分片的查询方法、装置、存储介质及电子设备，当用户需要对球面的网格分片进行查询时，终端仅需确定出球面的待查询区域的待查询索引，将包括待查询索引的球面网格分片查询请求发送至服务器。服务器可在根据包括待查询索引的球面网格分片查询请求及预先构建的球面网格数据集合中，确定出目标球面网格数据，返回至终端。终端接收目标球面网格数据并展示。本方法无需终端进行球面剖分，仅需确定待查询索引，减少了终端所需计算资源负载，提高了查询效率。
-
公开(公告)号：CN118782251B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411266240.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于全肝影像和深度学习的全自动肝癌复发风险预测系统及装置，包括：增强CT肝脏自动分割模块，用于基于增强CT图像获取全肝掩码；增强CT肝癌自动分割模块，用于基于增强CT图像和全肝掩码获取肝癌掩码；基于全肝影像和深度学习的复发风险预测模块，用于基于增强CT图像和全肝掩码获取全肝感兴趣区域，并结合肝癌掩码作为共同输入，预测风险评分，并生成与复发风险相关的显著性图。本发明通过对包括肿瘤在内的全肝影像区域建模分析，充分挖掘肿瘤内和肿瘤外肝脏实质中重要的复发风险相关信息，该系统性能超出了传统临床模型和基于肿瘤的模型，并且具有全自动和非侵入性的优点，有助于改进对肝癌患者的个性化管理。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
313
records
(took 0.088 seconds)
