公开(公告)号：CN109325040B

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN201810768888.1

申请日：2018-07-13

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 祖佺 ,  周建华

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/2455

Abstract: 本发明公开了一种FAQ问答库泛化方法、装置及设备，属于人工智能和自然语言处理技术领域。所述方法包括：对FAQ问答库进行等价句式整理，获取等价句式模式数据；根据实体关键词列表对所述FAQ问答库的问答对的问句进行包括自然语言处理操作的前置处理，获取所述问答对的问句句式类型和实体；根据所述等价句式模式数据，生成所述问答对的问句的等价问句，获得泛化的问答对。本发明通过等价句式的扩展，提高了FAQ问答库的泛化能力，利用这样的FAQ问答库作为后继与用户问句匹配的参考集合，能够进一步提高用户问句回答的召回率和准确率，在涉及FAQ的诸多技术领域具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN109979591A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910184156.2

申请日：2019-03-12

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 郭延恩 ,  胡仲华 ,  毛顺亿 ,  李勇 ,  周建华

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络分析斑块进展因子的方法及装置，属于神经网络技术领域，方法包括步骤：S1：构建图网络，图网络中的各结点表示影响斑块进展的各因子，各结点之间的边表示各因子之间的关系；S2：基于斑块进展的第一阶段、第二阶段时各自的因子数据，获取用于表示图网络的属性的读出函数，其中，第二阶段发生在第一阶段之后；S3：基于读出函数，对由第一阶段时的因子数据所构建的图网络进行消息传播，构建具有N层图网络的图神经网络模型，N为正整数；S4：基于图神经网络模型对各因子进行分析。本发明实施例通过构建图神经网络模型，并利用图神经网络对影响斑块进展的各因子进行分析，从而对脑血管疾病的病因分析起到一定的辅助作用。

公开(公告)号：CN109754388A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201811472202.0

申请日：2018-12-04

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 毛顺亿 ,  周建华

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明公开一种颈动脉狭窄程度计算方法、装置及存储介质，方法包括：S1接收颈部MRA影像，并对颈部MRA影像中的第一序列和第二序列进行层间配准，以形成层间对应关系；S2从配准好的第一序列的每层影像中分别提取横断位血管，并计算各个横断位血管的血管面积；S3从配准好的第二序列的每层影像中分别提取横断位血液目标，并计算各个横断位血液目标的血液面积；S4根据层间对应关系，将各个横断位血管的血管面积分别与对应的各个横断位血液目标的血液面积代入计算公式，计算得到多个颈动脉狭窄程度；S5将多个颈动脉狭窄程度中的最大值输出作为颈部MRA影像的颈动脉狭窄程度。本发明实施例能够实现自动计算颈动脉狭窄程度，进而提升医生的诊断效率及准确率。

公开(公告)号：CN109408627A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811371591.8

申请日：2018-11-15

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 李勇 ,  张发幼 ,  周建华

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06N3/0454

Abstract: 本发明公开了一种融合卷积神经网络和循环神经网络的问答方法及系统，方法包括：根据用户输入的问句，获取问句的实体以及实体的查询ID；根据实体将问句简化成问句模式；根据查询ID收集实体的相关属性，生成候选属性列表；将问句模式以及候选属性列表输入预先训练好的属性判别器中，获取每个候选属性与问句的得分；根据得分判定与问句最相近的属性关系，取出最相近的属性关系的属性值完成回答。本发明利用字典树的方法实现快速的实体定位，可以满足高并发的商业系统，且可以减少无谓的字符串比较，提高查询效率，通过基于神经网络的方法进行属性推断，利用向量化的数值计算不需要人工整理模板，能够有效解决人工整理的操作繁杂以及不完备等问题。

公开(公告)号：CN109300136A

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201810991434.0

申请日：2018-08-28

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 叶方焱 ,  毛顺亿 ,  浦剑 ,  胡仲华 ,  周建华 ,  孙谷飞 ,  王文化 ,  石峰

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06T17/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的危及器官自动分割方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括：S1：获取患者CT图像数据以及相应的标注数据；S2：对所述CT图形数据以及相应的标注数据进行预处理；S3：建立3D卷积神经网络模型，输入数据块，获取模型输出的预测结果图像；S4：优化处理所述3D卷积神经网络模型输出的预测结果图像。本发明仅基于CT图像数据，原始数据获取难度较小，应用范围较广，且可实现CT影像中危及器官的自动分割，分割过程无需人工干涉，有效提高分割效率以及分割结果精度，增加后处理操作，对分割结果进行进一步优化。

公开(公告)号：CN109003679A

公开(公告)日：2018-12-14

申请号：CN201810687069.4

申请日：2018-06-28

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 雷宇 ,  毛顺亿 ,  张鑫 ,  苏佳斌 ,  高超 ,  顾宇翔 ,  倪伟 ,  杨恒 ,  褚振方 ,  胡仲华 ,  孙谷飞 ,  周建华 ,  陆王天宇 ,  梅鵾 ,  傅致晖

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30

CPC classification number: G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明公开了一种脑血管出血与缺血预测方法及装置，属于人工智能技术领域，方法包括步骤：S1、利用相关医疗病史数据构建第一训练数据集；S2、构建多个医疗数据预测模型，并使用所述第一训练数据集训练所述多个医疗数据预测模型；S3、利用脑部动脉医疗影像数据构建第二训练数据集；S4、构建多个医疗图像预测模型，并使用所述第二训练数据集训练所述多个医疗图像预测模型；S5、对训练好的所述多个医疗数据预测模型和训练好的所述多个医疗图像预测模型进行融合，以对目标患者的脑血管出血与缺血进行预测。本发明实施例可以实现对于患者是否会发生脑血管出血与缺血现象进行快速、准确地预测。

公开(公告)号：CN108763573A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810574436.X

申请日：2018-06-06

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 周建华 ,  房列涛 ,  蒙强 ,  谭炎 ,  谢敏

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法及系统，所述方法包括：对SQL语句的特征提取，利用机器学习的方法选择执行引擎，对于从SQL语句中提取出来的特征组成的样本，若样本集中不包含，则建立离线任务，资源充足时以不同的执行引擎执行离线任务，比较不同执行引擎的性能，性能最佳的引擎作为该样本的类标签，再以新的样本集重新训练模型。本发明通过机器学习的方法，以增量的方式训练SQL查询执行引擎选择的分类模型，该方法能够实现对OLAP引擎路由的准确，有效，动态的调整及选择。