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公开(公告)号：CN114996466A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210918247.6
申请日：2022-08-01
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智慧医疗技术领域，且公开了一种医学标准映射模型的建立方法、系统及使用方法，本发明能够将医学实体数据按照原始词、标准词、标准词编码的类型进行准确的分类，并对分类后的训练数据进行预处理，从而得到统一化的实体数据集；利用统一化的实体数据集作为Bert模型的输入能够减少训练误差，且实体数据集是按照锚文本、正文本和负文本组成的三元组样本的形式进行划分，并能够提高特征向量获取的准确性，加强各文本的特征向量的联系性；同时，通过损失函数的计算和预设条件的设置，能够及时的停止Bert模型的训练，从而获取较准确的医学标准映射模型。
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公开(公告)号：CN114969386A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210926041.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06N3/04 , G06F16/31 , G06F40/289 , G06F40/295 , G16H50/20
Abstract: 本公开的实施例公开了应用于医学领域的消歧方法、装置、电子设备和介质，涉及医疗知识图谱构建技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取医学知识图谱和待消歧数据；基于上述医学知识图谱，对上述待消歧数据进行消歧处理，得到新的医学知识图谱；将上述新的医学知识图谱存储至目标医学信息平台的数据库。该实施方式实现了对待消歧数据的有效消歧，为医学知识图谱的更新、构建提供了重要帮助。
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公开(公告)号：CN114927234A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210555930.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F16/9535
Abstract: 本申请提供了一种相似病历推荐方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取第一电子病历以及第二电子病历；将第一电子病历中第一文本数据以及每一第二电子病历中第二文本数据映射到向量空间，得到第一电子病历对应的第一主诉向量以及每一第二电子病历各自对应的第二主诉向量；基于K均值聚类K‑means算法，对第一主诉向量和每一第二主诉向量按照第一预设个数的类别进行聚类，得到第一电子病历对应的第一主诉向量的类别和每一第二电子病历各自对应的第二主诉向量的类别。本申请能够为用户推荐与指定病历的相似度较高的病历，从而为用户提供参考。
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公开(公告)号：CN114723746A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210566176.8
申请日：2022-05-24
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本公开提供了一种基于知识蒸馏的病灶区域深度组学特征提取方法及装置，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：获取样本数据集；利用样本训练分类网络，得到病灶区域特征识别模型；将倒数第二层作为特征层，特征层的输出为基础深度特征；将不同的基础深度特征按照关注度进行权重配比得到深度组学特征；构建学生网络；采用所有教师网络训练学生网络；设置损失函数；当损失值达到预设范围时，教师网络对学生网络的训练完成，得到病灶区域深度组学特征提取模型。本公开可针对不同种类的医学影像、不同的疾病类型选取不同的属性进行深度组学特征提取，通过对属性的关注度不同进行权重配置，实现了深度组学特征的自由配置和蒸馏精度的提高。
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公开(公告)号：CN120012886A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510023356.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体涉及一种基于临近节点路径检索的图谱补全方法及系统；本发明通过以构建的知识图谱，确定节点的存在关系的节点集合，形成正样本和负样本对节点路径数预测模型进行训练，通过节点关系预测模型计算知识图谱中某节点与其他任意节点的关系概率值，将计算的关系概率值的最大值所对应的节点作为该某节点的关系节点，并得出其关系路径数，对知识图谱进行补全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996472B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210581933.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G16H10/60
Abstract: 从本申请提出一种基于关系抽取模型的样本优化方法及系统，属于数据处理技术领域，方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括M条样本，每条样本由多个已标记的实体以及实体之间的关系组成；构建已知实体的关系列表；根据已知实体的关系列表，在训练样本集中，若实体以及实体之间的关系不存在于已知实体的关系列表中，则删除训练样本集中该实体以及实体之间的关系，得到新的训练样本集；在新的训练样本集中取出任一样本，将任一样本改造成正样本与负样本的集合，所有样本均经过阈值处理，得到最终的输入样本。本申请在训练结果的精度不产生影响的前提下，降低了“关系抽取”的硬件资源消耗，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN119380031B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411947966.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像配准与分割的肺部多功能区的识别方法及系统；本方法包括：对肺部CT/MRI图像进行肺段分割标注，采用脊柱分割模型对具有肺段分割标注的肺部CT/MRI图像进行脊柱检测，得到脊柱序列标记，截取对应图层的图像，作为具有肺段分割标注的肺部区域图像，生成标准坐标体系Template，并将肺部区域图像配准至坐标体系模板中，得到配准后的图像训练集，形成肺部多功能区分割模型，对图像进行分割，并将分割结果反向配准至原始坐标系中，得到最终的分割结果；通过检测脊椎以及只针对肺部区域的图像进行配准、模型训练与识别，可以有效提高肺部多功能区识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119762874A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411923656.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的输入提示优化方法、系统、设备及介质，涉及大模型优化训练技术领域，方法包括：获取训练预设大模型的原始输入提示集，并基于预训练模型对所述原始输入提示集进行处理得到优化后的原始输入提示集；所述预设大模型用于对待识别的机械图片进行处理得到所述待识别的机械图片对应的机械类型以及标识信息。本发明通过对原始输入提示集进行优化处理可以提升后续任一大模型的训练的精确度，此外，本方案通过预训练模型对原始输入提示集进行统一处理也能够提升处理效率。另外，预训练模型可以有针对性的为了优化出满足后续需求的输出结果，基于此可以灵活的调整对于预训练模型的训练方式或精度，使得本方案更具灵活性。
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公开(公告)号：CN119761377A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411868956.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/211 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成中关于文档切分效果评估的方法，涉及文档切分技术领域，方法包括：获取待评估文档的进行切分处理后得到的切分对，按照顺序将切分对输入至通用语义模型中，得到每个切分对对应的目标评价值，基于评价值与效果等级对应关系，确定所有目标评价值对应的目标效果等级；通用语义模型的训练过程具体为：对训练文档进行切分得到至少两个原始切块；对任一原始切块进行随机切分，得到预设个数的切片；按照语义是否存在相关性进行标注，得到n组训练样本；计算任一组训练样本对应的目标相关性分数以及目标分离性分数，确定该训练样本对应的评价值。本发明可以反馈每个文档对应的分割效果的评分也可以有助于辅助文档切分。
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公开(公告)号：CN119760404A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411923658.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待评估商品的多源商品信息；提取所述多源商品信息中的商品质量特征；将所述商品质量特征输入至预训练的质量评估模型，得到所述待评估商品的质量评估结果。通过本发明的方法，基于增强型交叉熵损失函数中正则化项，可鼓励模型输出更加接近真实质量评估结果的预测概率分布，提升模型的精度。
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