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公开(公告)号：CN116758100A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311037480.4
申请日：2023-08-17
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体为一种3D医学图像分割系统及方法，本方法包括构建Prompt‑nnUnet模型，模型包括Prompt编码器和nnUnet模型框架，nnUnet模型框架包括nnUnet编码器和nnUnet解码器，Prompt编码器产生的向量与nnUnet解码器的输出的特征图进行CrossAttention，再进行卷积操作，输出分割结果，对模型进行训练，采用nnUnet模型框架得出目标区域，基于目标区域体对角上的两个点作为Prompt点信息输入模型中，得出最终分割结果；通过本发明构建的模型具备了Prompt能力以及nnunet本身的实例分类能力，分割效果更佳。
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公开(公告)号：CN116502629A
公开(公告)日：2023-07-28
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。
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公开(公告)号：CN116287240A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310019442.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/686 , C12N15/11
Abstract: 本公开提供了一种检测食管癌相关基因甲基化的引物、探针、试剂盒及方法，涉及生物技术领域。上述检测食管癌相关基因甲基化的引物和探针包括检测CXCL14基因、FBN1基因和FBN2基因甲基化的引物和探针。在采用本公开的引物和探针进行检测时，检测结果为阳性者，食管癌高风险，支持内窥镜检查进一步确诊，检测结果为阴性者，表明低风险，可以避免内窥镜检查，进一步观察随诊。通过采用本公开的引物探针在进行检测时，能够避免不必要的内窥镜检查，整个过程可以简便的采用外周血体外检测，无创伤、简便易行。
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公开(公告)号：CN116121380A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211515422.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/686 , C12N15/11
Abstract: 本发明涉及分子生物学检测领域，具体涉及一种用于检测膀胱癌相关基因的引物探针组合及检测方法，本方法包括收集尿液标本，洗涤获取尿脱落细胞，提取Twist1‑ONECUT2‑VIM‑GDF15‑TMEFF2癌基因片段，将提取的Twist1‑ONECUT2‑VIM‑GDF15‑TMEFF2癌基因片段进行亚硫酸盐转化，设计如权利要求3所述反应体系，利用所述反应体系对亚硫酸盐转化后的Twist1‑ONECUT2‑VIM‑GDF15‑TMEF F2癌基因片段进行基因扩增，对基因扩增后的CT值与临界值进行比较分析，当CT值小于或等于临界值时为阳性；通过尿液脱落细胞基因甲基化检测，实现无创取样，增加受检者的接受检测的依从性，减少不必要的侵入性检查，从而对膀胱癌临床诊疗决策产生的积极影响，具有临床推广价值。
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公开(公告)号：CN115896096A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211618234.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12N15/10 , C12Q1/6806
Abstract: 本公开提供了一种尿液外泌体提取方法及其提取试剂，涉及基因检测领域，该方法包括：将初始尿液样本加入离心管中进行预处理，得到标准尿液样本；加入裂解液进行外泌体核酸裂解，得到第一处理液；利用第一洗液对第一处理液进行核酸洗涤，得到第二处理液；加入DNA消化酶进行外泌体DNA消化，得到第三处理液；利用第二洗液对第三处理液进行核酸RNA洗涤，并进行离心、干燥，得到第四处理液；加入洗脱液进行核酸RNA洗脱，得到标准尿液样本的核酸。本申请高效回收核酸片段，通过多个清洗步骤和DNA消化酶除去杂质和DNA，纯化的RNA产量高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115807087A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211377577.5
申请日：2022-11-04
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/6858 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种用于宫颈癌PAX1‑SOX1‑SFRP1基因甲基化检测的引物探针组合及其应用，所述用于宫颈癌PAX1‑SOX1‑SFRP1基因甲基化检测的引物探针组合，包括检测PAX1基因、SOX1基因和SFRP1基因甲基化的引物对和探针。本发明引物探针组合采用PAX1‑SOX1‑SFRP1基因甲基化检测，取得受试者宫颈脱落细胞后，首先进行高危型HPV检测，若结果为阳性，先不做病理活检，而是做PAX1‑SOX1‑SFRP1基因甲基化检测，高危型HPV检测为阴性，不做病理活检，继续观察随访；如果采用本发明引物探针组合进行的PAX1‑SOX1‑SFRP1基因甲基化检测结果为阳性，宫颈癌的风险极大，需要尽快做病理活检确诊。可见，采用本发明的引物探针组合在宫颈癌筛查中，能够避免不必要的病理活检。
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公开(公告)号：CN115658877A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211683493.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G16H20/10 , G16H50/50 , G16H50/70
Abstract: 本公开涉及肝癌免疫药物推荐领域，提供了一种基于强化学习的药物推荐方法、装置、电子设备和介质。包括：采集初始患者数据并进行预处理，得到标准患者数据；基于上述标准患者数据构建知识图谱；基于Trans模型得到上述知识图谱的节点向量和边关系向量；基于强化学习、上述知识图谱和上述知识图谱的节点向量和边关系向量训练智能体；基于上述智能体和上述知识图谱得到推荐药物和上述推荐药物对应的推荐路径。本公开结合强化学习与知识图谱对真实肝癌病人用药信息进行建模，在给出病人推荐药物的同时也可以提供模型推荐药物诊疗路径，为药物推荐提供可解释性。
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公开(公告)号：CN119920484A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411986058.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/25 , G06F18/2132 , G06F18/2135 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种智能医疗导诊方法、系统、电子设备和存储介质，涉及就诊技术领域，方法包括：通过交互平台，获取目标患者的问诊信息和个人基本信息，并获取目标患者通过点击交互平台所展示的人体图所确定的目标部位；将提取出的所有问诊关键特征转为第一特征向量，将个人关键特征转为第二特征向量，将目标部位转为第三特征向量；将所有特征向量进行融合，将总特征向量，输入训练好的智能医疗导诊模型中，得到医疗导诊推荐结果，并将医疗导诊推荐结果提供给目标患者。本发明能够便捷获取目标患者的问诊信息和个人基本信息，以及精准地目标部位，进而能够生成精准的医疗导诊推荐结果。
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公开(公告)号：CN119905260A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411986050.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种风险预测方法、系统、电子设备和存储介质，涉及风险预测技术领域，方法包括：对每个预设图像进行预处理，得到多个图块；分别对每个图块进行特征提取，并得到每个图块对应的第一预设事件的第一风险概率预测值，然后生成每个预设图像对应的图像级别特征；对每个预设图像对应的图像级别特征和解释性文本数据进行融合，得到多个样本；基于多个样本，对第二学习模型进行训练，得到训练好的第二学习模型；利用训练好的第一学习模型和训练好的第二学习模型对第二预设事件进行风险预测，其中，每个图块对应的第一预设事件的第一风险概率预测值表征了该图块对第二预设事件的重要度。本发明能够有效提高风险预测精度。
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公开(公告)号：CN119903920A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411985989.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F16/3329 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于早停判断和多头解码的问答处理方法，涉及大模型问答处理技术领域，方法包括：获取用户在人机交互平台上输入的问题数据，将所述问题数据输入至预设大模型中进行处理，得到所述问题数据对应的答案数据；所述预设大模型包含hidden层、self‑att层以及FeedFroward层，通过设定早停判断机制以及多头解码机制进行训练。本方案通过早停判断机制以及多头解码机制，优化解码以及推理阶段，减少计算量，提高训练效率，通过上述方式可以提升预设大模型的训练效率，同时能够因减少计算量而导致预设大模型的训练精度更高，得到更贴近用户的问题数据的答案数据。
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