公开(公告)号：CN113240021B

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110545898.0

申请日：2021-05-19

Applicant: 推想医疗科技股份有限公司

Inventor： 唐雯 ,  陈宽 ,  王少康

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06T7/136

Abstract: 本申请提供了一种筛选目标样本的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：利用历史医学图像，对初始筛选模型进行训练，得到训练好的样本筛选模型；针对待筛选的每一个训练样本，将该训练样本输入样本筛选模型中，分别得到四个解码器的解码结果；基于四个解码器的解码结果，计算该训练样本对应的模型识别难度值；利用每一训练样本对应的模型识别难度值，从所有的训练样本中，筛选出模型识别难度值高于预先设置的难度阈值的训练样本作为目标样本。通过上述方式，本申请可以从无标记的医学图像样本中，筛选出病灶分割模型最难识别的目标样本，将筛选出的目标样本作为需要标记的训练样本，从而提高对病灶分割模型的训练准确度。

公开(公告)号：CN112750124B

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110090537.1

申请日：2021-01-22

Applicant: 推想医疗科技股份有限公司

Inventor： 唐雯 ,  张荣国 ,  李新阳 ,  陈宽 ,  王少康

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明实施例公开了一种模型生成、图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。该模型生成方法包括：将获取到的样本图像输入至原始分割模型中，根据原始分割模型输出的分割特征图确定增强特征图和分类向量；根据增强特征图中的第三特征图和第四特征图确定相似性损失函数，并且根据分类向量和针对于已知目标的分类标签确定分类损失函数；将分类损失函数和相似性损失函数反向输入到原始分割模型，调节原始分割模型的网络参数，生成图像分割模型。本发明实施例的技术方案，可以生成能够进行精细并且完整分割的图像分割模型，达到了增强弱监督分割模型的分割性能的效果。

公开(公告)号：CN111128391B

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN201911351404.4

申请日：2019-12-24

Applicant: 推想医疗科技股份有限公司

Inventor： 唐雯 ,  张荣国 ,  李新阳 ,  陈宽 ,  王少康

IPC: G16H50/70 ,  G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明实施例公开了一种信息处理设备、方法和存储介质，该设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如下操作：获取当前对象的当前病历信息；对当前病历信息进行分词处理，并确定分词结果中的每个词对应的第一词向量；将每个第一词向量输入至预设图网络模型中，并根据预设图网络模型的第一输出结果，确定每个词对应的注意力权重，其中，预设图网络模型根据医学知识图谱进行构建；根据预设分类网络模型、各个词对应的注意力权重和第一词向量，确定当前对象对应的分类结果。通过本发明实施例的技术方案，可以保证分类结果的准确性。