-
公开(公告)号：CN117274750B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311573882.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种知识蒸馏半自动可视化标注方法及系统，涉及数据标注技术领域。包括得到预训练后的医学图像分割模型，优化模型预训练损失；基于医学图像数据集采用无监督预训练方法得到的数据训练得到图像特征预测模型；将医学图像数据集输入医学图像分割模型和图像特征预测模型后，提取第一特征图和第二特征图；根据图像分割标注生成语义mask，用语义mask加权平均池化，得到第一特征向量和第二特征向量；计算第一特征向量和第二特征向量之间的余弦相似度，得到医学图像分割模型的蒸馏误差；合并预训练损失和蒸馏误差得到总损失，基于总损失优化医学图像分割模型。本发明实现了协作标注和隐私保护，提升了医学标注效率。
-
公开(公告)号：CN117576127A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410067270.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于病理图像的肝癌区域自动勾画方法，具体涉及肝癌病理图像预测技术领域。本申请基于肝癌病理图像建立了预测肝癌癌区的模型流程，并且模型效果较好，其中dice值达到0.92，具体的是构建了深度学习病理图片识别模型，具体的是通过深度学习勾画癌区、再利用影像组学提取特征并根据特征训练模型以及判别任务，具备步骤详细、方案清晰和预测准确的优点；解决了医生看病理图片费时标注癌区费力的问题，并且也避免出现假阳性患者浪费医疗资源，分析准确率高；通过预测时截取patches中心部分预测并应用于patches其他区域，有效节约了模型训练与预测的时间，同时模型训练与预测精度损失也较小。
-
公开(公告)号：CN117290686A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311560971.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G16H50/20 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/243 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种预测患者跌倒风险的模型的构建方法，该构建方法包括：数据的采集、数据的预处理以及模型构建等步骤。本发明针对平衡能力数据以及步态能力数据，通过筛选出与平衡能力数据相关性较高的第一风险特征以及与步态能力数据相关性较高的第二风险特征，采用8种二分类的机器学习模型针对平衡能力和步态能力分别进行模型构建，并分别计算7种模型评价指标，分别选取AUROC最高的预测患者跌倒风险的模型作为最终模型，该模型能够实现对患者步态和平衡能力的快速预测，模型效果较好，且得到的评估结果更加能体现真实的平衡能力与步态能力，提高了患者跌倒风险预测结果的准确度。
-
公开(公告)号：CN116887244B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311132853.6
申请日：2023-09-05
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于消息服务的危急值自动提醒方法及系统，包括在医院业务系统中集成危急值自动提醒组件，同时注册消息服务工厂；基于消息服务工厂中的不同用户分组以及通道参数注册对应的消息通道；当消息服务工厂和消息通道注册成功后，医院业务系统基于危急值自动提醒组件中获取危急值消息，并通过消息服务工厂中的消息服务向对应用户发送危急值消息；医院业务系统接收消息服务反馈的危急值消息的发送状态，当危急值消息发送成功时，根据业务系统要求，对用户进行提醒，当危急值消息发送失败时，根据反馈状态向对应用户再次发送危急值消息，直至用户接受到危急值消息为止，本发明解决了修改系统造成的不稳定性和减少系统间的耦合问题。
-
公开(公告)号：CN117194374A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311129851.1
申请日：2023-09-04
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种RIS数据迁移方法、系统、电子设备及介质，主要包括：在源数据库中创建标准视图，并与目标数据库进行映射；利用数据库连接串，与源数据库连接；利用数据库连接串，与目标数据库连接；基于遍历视图数据方法，将源数据库的数据导入至目标数据库。本申请通过采用数据库视图技术，统一RIS数据标准，在运维时，只需根据标准创建数据源数据库视图来提取源RIS系统数据，在进行数据库配置连接，选择迁移数据的时间段，便可完成数据迁移，减少了开发重复性工作，便于实施操作，降低了运维成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116844699A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311098219.5
申请日：2023-08-29
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及影像处理技术领域，尤其涉及一种医学影像标注信息的保存和提取方法及系统；本发明方法包括将JSON数据格式的标注信息进行解析及固定结构化，将生成的标注信息按标注顺序多级插入原始DICOM文件对应的SOP Instance UID影像中的SQELEMNT TAG中，形成包含标注信息的DICOM文件，将所述包含标注信息的DICOM文件推送至影像标注展示客户端，通过所述影像标注展示客户端打开所述包含标注信息的DICOM文件，提取其SQELEMNT TAG中的标注信息，转换显示至对应系统的影像界面中；通过本发明方法或系统可以解决在满足标注信息的正常展示的情况下减少下载量及文件解析合并风险或因标注信息来源于不同厂家而造成系统不稳定的问题。
-
公开(公告)号：CN116804998A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311059563.3
申请日：2023-08-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N20/00 , G06F16/31 , G06F16/338
Abstract: 本申请公开了基于医学语义理解的医学术语检索方法和系统，包括：获取原始文本并进行预处理；将预处理后的原始文本输入至所述bert模型得到语义向量表示；将预处理后的原始文本输入至所述TextRank模块提取关键词；基于所述语义向量表示将所述关键词进行均值化处理，得到所述关键词的语义向量表示；将所述关键词的语义向量表示输入至所述映射算法模块，映射出标准词作为检索结果。本发明能够根据用户输入的文本生成医疗领域的标准词，且生成的标准词准确度高。
-
公开(公告)号：CN116570848B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310856142.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明提供了一种基于自动勾画的放疗临床辅助决策方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：获取现有的患者CT图像，通过勾画工具对CT图像进行肿瘤靶区和危及器官的勾画；S2：根据勾画结果和对应治疗参数，以及常见肿瘤在放射治疗阶段体积变化规律数据，建立肿瘤TNM分期更新模型；S3：将待测患者的初始CT图像以及对应治疗参数输入肿瘤TNM分期更新模型，输出TNM分期更新值；S4：根据TNM分期更新值，对治疗方案进行优化。本发明通过肿瘤勾画模型对CT图像进行勾画，并通过肿瘤TNM分期更新模型对肿瘤TNM分期进行更新，从而对放疗计划作出辅助决策。
-
公开(公告)号：CN116502629B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310735155.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/226 , G16H50/70 , G16H50/80 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及疾病预警技术领域，具体为基于自训练文本纠错和文本匹配的医学直报方法及系统；本方法包括基于原始病历数据构造文本纠错模型的训练数据，得到缺字补充模型和错字纠错模型，将新输入数据通过模型进行文本纠错处理，将纠错处理过后的数据，使用bm25算法和jaccard算法计算与已有疾病标准名称知识库的相似度，选择相似度综合评分最大的已有疾病标准名称作为该新输入数据映射的标准疾病名称，与危险传染疾病数据库中的传染疾病名称进行直接匹配检索，若存在相应的数据，则判断当前疾病为危险传染病，将该疾病直接上报给机构，完成危险病直报；实现数据标准化，使得直报系统可以准确识别病症，克服系统不准确的问题。
-
公开(公告)号：CN116386800A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310658805.4
申请日：2023-06-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F40/205 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于预训练语言模型的医疗病历数据分割方法和系统，通过预构建的预训练语言模型生成原始病历文本数据，基于N‑gram模型按照1~n gram对原始病历文本数据进行划分组合，得到病历划分数据，并通过预构建的bert模型得到病历词向量集合，再用预设的医疗领域所有的标准词通过bert模型得到标准词向量集合，通过相似度得分计算病历词与标准词的相似度得分，根据预设阈值将符合的病历词标识为疾病实体，从而实现病历文本的快速精确分割识别操作，解决了基于传统序列标注的分割方法中效率低且准确率不达标的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
362
records
(took 0.045 seconds)
