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公开(公告)号：CN115080751A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210980851.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于通用模型的医学标准术语管理系统及方法，包括术语信息处理模块，术语关系网络构建模块，术语库自扩增模块，可视化管理模块；步骤S1：通过术语信息处理模块对开源标准术语数据进行梳理整合，并通过构建的序列标注模型拆分得到所述细分属性名称对应的细分属性内容；步骤S2：建立标准化映射关系，完成术语关系网络的搭建；步骤S3：进行自增推荐，完成术语关系网络的扩展；步骤S4：利用可视化管理模块对所述术语库进行可视化管理。本发明所构建的医学标准术语库可满足不同的科研及业务使用场景，兼容或可溯源至不同平台及权威机构的医学标准术语，所设计的结构体可支持术语的各种组合扩展。
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公开(公告)号：CN115067948A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210980834.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉反馈的指力功能可视化异常检测系统及方法，包括：注意力检测模块、指力数据可视化模块、实时视觉反馈模块。步骤S1：通过注意力检测模块获取视觉反馈参数和用户注视握力期望点，并将注意力信息反馈给指力数据可视化模块；步骤S2：通过指力数据可视化模块采集、计算测试者的手指力数据，得到修饰后的握力跟随函数；步骤S3：通过实时视觉反馈模块对所述实时握力值和所述修饰后的握力跟随函数进行抑制前馈控制，得到视觉反馈参数。本发明对指力数据进行丰富的可视化处理、分析以及比对，使测试者可以通过与健康指力分配范式的实时对比，及时发现手指力功能异常的问题，采用抑制前馈控制的视觉反馈力跟随显示方法。
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公开(公告)号：CN115036034A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210958286.9
申请日：2022-08-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于患者表征图的相似患者识别方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：构建医疗健康知识图谱：通过抽取知识来源中的实体与实体之间的关系生成医疗健康知识图谱；步骤S2：构建医疗健康知识图谱空间向量库；步骤S3：构建患者个人医疗健康知识图谱空间向量数据集；步骤S4：绘制患者个人医疗健康表征图；步骤S5：基于图像相似度计算进行相似患者识别。本发明构建可视化的患者表征方式，将患者的医疗健康数据转化为可视化图像，从而医生可以直观感受不同患者的差异，以及相似患者的相同之处；基于图像相似度计算的方法，对患者的表征图像进行相似度计算，从而得到患者之间的相似度，构建一种不需要大量数据训练和标注的相似患者识别方法。
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公开(公告)号：CN114968274A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902898.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度发布的自动化快速部署前置机的方法及系统，包括用户管理模块、前置机工程配置模块、版本迭代模块和工程代码版本管理仓库，所述版本迭代模块与工程代码版本管理仓库、用户管理模块、前置机工程配置模块相连，通过工程代码版本管理仓库获取代码，进行当前代码的更新或回退，利用用户管理模块得到前置机的操作权限，从前置机工程配置模块获取工程配置参数，用于多个前置机的工程灰度发布，并调用其中的任务调度功能；本发明进行灰度发布，来保证整体系统的稳定性，在初始灰度发布时发现、调整问题，以保证系统前后版本能平稳过渡；引入任务调度功能，来缩短整体部署时间；通过动态检索操作员操作权限，规范操作员操作行为。
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公开(公告)号：CN114913982A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210838416.5
申请日：2022-07-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的终末期肾病并发症风险预测系统，包括终末期肾病数据准备模块，用于利用医院电子信息系统和日常监测设备提取患者的结构化数据，并对所述结构化数据处理得到扩增结构化数据；并发症风险预测模块，用于构建并发症表征学习模型和并发症风险预测模型，将所述扩增结构化数据通过所述并发症表征学习模型训练学习得到并发症表征，并利用所述并发症表征通过所述并发症风险预测模型进行终末期肾病并发症风险预测。本发明基于倾向性得分匹配与SMOTE结合，进行数据扩增和正负样本匹配，以扩增结构化的终末期肾病数据，并解决正负样本不均衡的问题；从多个角度防止特征崩溃现象，获得更好的表征效果，从而提高模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114912136A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210825830.2
申请日：2022-07-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于竞争机制的区块链上医疗数据协同分析方法及系统，本发明通过引入纵向联邦学习，实现了数据不出机构即可进行模型构建，解决了在线学习模型训练方向错误的问题，因而能够构建更为准确的医疗预测模型，对特征纵向分布的数据集进行了更好的利用。本发明通过引入竞争机制，不同节点将通过样本的数据特征贡献值计算出相应的权重，并以此来争抢数据汇总权和模型梯度更新权。本发明能够根据样本的特征分布对协调方进行调整，从而能够对特征分布不固定的数据集进行更好的利用。
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公开(公告)号：CN114566289A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210444327.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/70 , G16H50/50 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心临床数据防作弊分析的疾病预测系统，本发明利用区块链技术共享伪数据，并让所有医疗机构在本地利用加权聚类模型根据伪数据计算数据质量系数，保证临床数据量少的医疗机构的真实临床数据能够被充分利用的同时还使得医疗机构无法对本地临床数据质量评价结果进行作弊。本发明设计的模型参数投票迭代机制，每轮迭代中根据投票结果保留一家医疗机构提供的模型参数，可以使得质量好的临床数据在模型训练中发挥更大作用。本发明设计的投票权的初始化和更新机制，以及在迭代投票过程中的作弊检测机制，让临床数据质量好的医疗机构拥有更多投票权，也防止了单家或多家医疗机构勾结篡改投票结果。
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公开(公告)号：CN113688248B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111247796.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种小样本弱标注条件下的医疗事件识别方法及系统，本发明构建了医疗事件库，利用远程监督方法实现了在小样本弱标注条件下对医疗要素的自动标注；从多个维度构建医疗要素和事件元学习模型，解决小样本弱标注条件下，医疗事件识别模型泛化性差、标注数据不足的问题；利用医疗要素和事件元学习模型进行负采样，将未标注医疗要素控制在一个较低的范围，降低远程监督方法引起的漏标问题，提升医疗要素识别模型性能；基于医疗事件库和专家知识计算医疗要素重要度，利用医疗要素重要度与医疗要素和事件元学习模型对医疗事件进行分类识别，解决了医疗事件触发词难以定义的问题。
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公开(公告)号：CN113687938B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111251644.4
申请日：2021-10-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种医疗数据计算任务智能调度方法及系统，首先构建任务队列，任务队列分为首尾相接的排序任务队列和排队等候队列，排序任务队列将规定时间内未完成的任务淘汰，进入排队等候队列，排队等候队列首部元素进入排序任务队列，根据队列内的任务数据计算得到预测模型，通过预测模型对新任务预测执行耗时，根据预测耗时与实际耗时差值对队列内任务优先级进行调整，并根据模型的决定系数判断是否更新模型。本发明在动态调节调度任务执行的情况下，能及时调整长时间占据计算资源的任务，以防止服务器等硬件资源因某个单一资源而一直处于高负载状态，对任务调节挂起后充分利用资源，减少任务等待执行时间，使得整体任务执行的效率提升。
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公开(公告)号：CN113674281B
公开(公告)日：2022-02-22
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。
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