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公开(公告)号：CN116525125A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310811543.0
申请日：2023-07-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种虚拟电子病历的生成方法及装置，通过预先训练的特征提取模型从输入的指定图中提取指定图包含的各实体的特征，基于各实体的特征以及用户输入的目标文本的特征确定提示向量，将所述提示向量输入到预训练的自然语言模型，生成包含非真实的医疗记录文本的虚拟电子病历。可见，通过预先训练的特征提取模型提取指定图中各实体的特征，充分挖掘指定图中各实体之间的相关关系，并根据各实体的特征以及用户输入的目标文本的特征确定具有针对性的提示向量，通过提示向量引导预训练的自然语言模型充分利用指定图中各实体的特征，生成更符合用户实际需求的高质量虚拟电子病历。
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公开(公告)号：CN116069956B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310316952.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于混合注意力机制的药物知识图谱实体对齐方法及装置，本发明充分解析药物知识图谱中实体与实体之间长、短距离依赖关系，提高药物知识图谱间实体对齐的准确率。加入了对药物知识图谱中实体的固有属性信息的特征提取，同时对不同实体固有属性之间进行弱关联，从而捕捉实体间的非线性关系，进一步提高复杂知识图谱间实体对齐的准确率。本发明可以处理不同语言药物知识库之间的实体对齐问题，从而通过药物知识图谱的对齐方法解决了跨语言知识库之间的设定和构建等异质性问题。
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公开(公告)号：CN116364290A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310644753.5
申请日：2023-06-02
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图对齐的血透表征识别与并发症风险预测系统，包括用于采集和整理血透患者数据的数据准备模块，以及用于血透表征识别与并发症风险预测的血透表征识别模块。本发明采用多视图表征输入方法，获取患者的个体特征数据、用药数据、诊断数据以及检查数据，通过特征提取单元和多视图映射单元构建多种患者视图，提供患者的综合表示。本发明利用不同特征提取单元对不同类型患者数据进行特征提取，保留不同数据的语义信息，并通过构建不同视图的一致性损失项和互补性损失项，挖掘不同视图间潜在的互补性与一致性信息，获取更加完备且不冗余的特征表示，从而提升学习任务的性能。本发明能够为临床预测提供准确、有效的决策支持。
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公开(公告)号：CN116108163B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310361604.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/335 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G10L15/26 , G10L15/16 , G10L15/18
Abstract: 本说明书公开了一种文本的匹配方法、装置、设备及存储介质，可以对待匹配文本数据中包含的各文本语句进行筛选，以对待匹配文本数据进行提炼，得到目标文本数据。并且，可以通过将与标准数据相关的参考文献中的至少部分内容补充到标准文本数据中，从而可以根据提炼出的目标文本数据从各补充后标准文本数据对应的标准文本数据中筛选出与目标文本数据相匹配的各标准文本数据，进而可以提升筛选出的各标准文本数据的准确性。
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公开(公告)号：CN116309385A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310169846.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的腹部脂肪与肌肉组织测量方法及系统。本发明利用少量标注的CT图像，构建一个2D‑3D两阶段分割框架，进行三维CT序列的皮下脂肪、内脏脂肪和骨骼肌的自动测量。通过2D分割模型的训练，获得CT图像序列未标注层面的“伪标签”，这样可以大大减少三维分割模型训练数据所需的图像标注量。然后，提出一个活动轮廓正则化的三维深度卷积神经网络分割模型，用于三维腹壁结构的自动分割，以提高分割目标形状的正则性和边界光滑性。本发明具有自动化、精度高、可迁移扩展的特点，可以实现CT、核磁等影像上的不用脂肪及肌肉组织的自动测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306589A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310521134.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/216 , G06F40/279 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G10L15/26 , G16H10/60
Abstract: 本说明书公开了一种急救场景的医疗文本纠错及智能提取的方法及装置，可以获取语音识别出的急救医疗文本，而后，根据统计语言模型和/或错字识别模型，确定急救医疗文本中存在的错误位置，进而，确定每个错误位置对应的候选代替字，并根据每个错误位置对应的候选代替字，确定将急救医疗文本进行纠错后的各候选纠错文本，以从各候选纠错文本中选取出目标文本，最后，可以将预设的医疗信息类型与目标文本输入到预先训练的信息提取模型的第一网络层中，以使第一网络层输出提示信息向量，将提示信息向量和目标文本输入到信息提取模型的第二网络层，以通过信息提取模型从目标文本中提取出该医疗信息类型下的医疗信息，从而提高了信息提取的准确性。
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公开(公告)号：CN115938490B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310230140.7
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于图表示学习算法的代谢物鉴定方法、系统和设备。该方法包括：从代谢物数据库中获取代谢物质谱数据和代谢物分子指纹，将质谱数据进行转换，构建代谢物节点、代谢物结构节点、一级质谱节点、二级质谱节点的关系图；计算各节点转移概率作为随机游走概率，使用deepwalk图表示学习算法生成一级质谱节点、二级质谱节点和代谢物结构节点的嵌入表示；对于每一个代谢物结构，用一级质谱的嵌入表示和二级质谱的嵌入表示作为输入迭代训练一个感知器模型；使用训练完成的一系列感知器模型进行代谢物分子指纹的预测；使用预测的代谢物分子指纹同代谢物结构数据库中的代谢物分子指纹进行匹配，完成代谢物鉴定。
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公开(公告)号：CN115804572B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310071071.X
申请日：2023-02-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种癫痫发作自动监护系统及装置，包括：脑电采集模块、脑电数据预处理模块、脑电数据特征提取模块、痫样脑电检测模块、视频采集模块、视频特征提取模块、癫痫发作检测模块、患者保护模块；本发明提出的癫痫发作自动监护系统同时分析脑电和视频信息，可以更加精准的检测患者是否发作癫痫；先分析脑电信号，当脑电信号检测出痫样脑电时再分析视频数据，可以在不降低检测精度的前提下极大的降低计算量；通过同时分析脑电和视频信息，仅在患者癫痫发作且发生肢体大幅移动时才控制束缚带限制患者，一方面可以尽可能的减少对患者未发作癫痫时的正常活动的影响，另一方面尽可能的保护患者在癫痫发作时出现意外的情况发生，减少陪护的负担。
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公开(公告)号：CN116072298A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310358985.4
申请日：2023-04-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G06F18/2431 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于层级标记分布学习的疾病预测系统，包括数据采集及分类模块，用于采集多位患者的电子病历数据；特征嵌入模块，用于将患者基本信息、病史等信息以特征向量的形式进行模型训练；标记增强模块，用于挖掘患者特征与疾病、患者特征之间、疾病之间的相关性，从而以标记分布来更为全面的反应患者的患病风险程度；层级标记分布学习模块，用于根据采集到的数据进行模型训练，使得模型可以根据患者的疾病信息对其未来的患病风险做出预测；预测结果展示模块，用于展示患者未来可能患病风险。本发明利用疾病之间的层级关系，考虑不同类别间的关联性、相同类别下疾病的关系、不同类别下疾病的关系等，提升模型的预测准确度以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115762813B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310029070.9
申请日：2023-01-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于患者个体知识图谱的医患交互方法及系统，包括：图谱构建模块：用于获取患者个体医疗健康图谱；图谱可视化模块：用于将所述患者个体医疗健康图谱可视化、展示及应用；交互数据采集模块：用于采集数据；交互数据分析模块：获取患者兴趣、操作效率和/或满意度信息；报告生成与反馈模块：用于生成诊疗全过程记录报告、患者就诊报告和系统使用报告。本发明为医患沟通过程建立视觉、听觉等多方位的交互渠道；通过提供可视化的诊疗参考文档，引导患者积极主动参与诊疗过程；提供包含诊疗过程记录与后续检查检验、治疗建议的易理解的诊疗报告，为患者后续检查检验、用药、手术等长期生活与治疗提供参考，也有利于医疗服务质量控制。
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