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公开(公告)号：CN119479966A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411610233.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H10/60 , G16H50/20 , G06N3/008 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种门诊病历生成方法和设备，所述方法包括：多个机器人、云端大脑和信息管理系统；其中，各个机器人分别与云端大脑连接，云端大脑与信息管理系统连接，信息管理系统与诊断室的电脑设备连接；机器人识别患者的患者信息，根据医生与患者的问诊对话生成对话信息记录；机器人上传患者信息和医生与患者的对话信息记录至云端大脑；云端大脑根据患者信息和对话信息记录，生成候选病历；云端大脑将候选病历发送至信息管理系统；信息管理系统将候选病历发送至诊断室的电脑设备，以供医生查看确认，并将确认的候选病历确认为门诊病历。本申请有利于医生可以专注于问诊，减少了医生填写门诊病历的工作量，而且可以提高获取门诊病历的效率。
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公开(公告)号：CN117423480A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311444378.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 达闼机器人(北京)有限公司
IPC: G16H80/00 , G16H50/20 , G16H10/60 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0455
Abstract: 本申请实施例提供一种智能机器人辅助诊疗方法、系统、智能机器人及存储介质，智能机器人能够识别需要诊疗的患者的身份信息，并基于患者的身份信息从医院信息系统获取患者的已有医疗信息；以及请求云端利用医疗大语言模型基于患者的已有医疗信息确定针对患者的多个问诊问题，并基于多个问诊问题与患者进行多轮对话，以获取多个问诊问题的问诊结果信息；以及请求云端利用医疗大语言模型基于多个问诊问题对应的问诊结果信息和已有医疗信息对患者进行诊断，得到患者的新的医疗信息，并将患者的新的医疗信息记录到患者的电子病历中。由此，智能机器人可辅助医生完成患者的诊疗任务，节约了医生的时间，提高了诊疗效率，减少了诊疗失误的情形的发生。
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公开(公告)号：CN116501706A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310770331.2
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种用于医学人工智能模型检测的数据配置方法和装置，通过开放数据平台，获取用于医学人工智能模型检测的医学数据文件；根据规范化描述规则，对所述医学数据文件进行规范化校验，并在校验通过后存储所述医学数据文件，能够将医学检测数据进行统一化、标准化管理，为医学人工智能模型检测提供可靠的检测数据支持。
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公开(公告)号：CN118608460A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410638266.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G16H30/20 , G16H15/00
Abstract: 本申请公开了一种SPARCC评分系统和影像报告生成装置，通过数据预处理模块将输入的第一MRI图像进行预处理，得到的适配性更高的第二MRI图像以供后续ROI分割模块使用；ROI分割模块依次通过粗粒度分割和细粒度分割的两阶段分割方法，对第二MRI图像进行分割处理得到8个不同象限的第二目标区域；进而炎症分类模块用于得到第二目标区域中的水肿评分参数、水肿深度评分参数和水肿强度评分参数；其中，水肿评分参数、水肿深度评分参数以及水肿强度评分参数用于SPARCC评分。第一MRI图像得到SPARCC评分的整个过程是自动化完成的，其效率相对于人工对第一MRI图像判断来得到SPARCC评分来说有所提高；本申请减少了人为参与度，因此得到的结果一致性提高。
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公开(公告)号：CN116758286B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310752469.X
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种医学影像分割方法、系统、装置、存储介质及产品，其中，医学影像分割方法，包括：基于预先获取的医学影像数据和临床医学背景信息生成影像数据，所述影像数据包括源域数据或目标域数据；构建域自适应模块，将预设标签分配至所述目标域数据，并基于所述域自适应模块生成源域数据、目标域数据、源域数据‑目标域数据的距离信息，以提升数据分布一致性；构建注意力继承模块，将所述源域数据输入至所述注意力继承模块输出继承特征数据；构建跨模态模型，将所述目标域数据输入至所述跨模态模型，基于所述距离信息、所述继承特征数据生成分割后医学影像。通过该方法的医学影像分割，提升了图像分割的准确性，简化了分割(56)对比文件Masoomeh Rahimpour;Jeroen Bertels.《Cross-Modal Distillation to Improve MRI-Based Brain Tumor Segmentation WithMissing MRI Sequences》《.IEEE Transactionson Biomedical Engineering》.2021,全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116501706B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310770331.2
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种用于医学人工智能模型检测的数据配置方法和装置，通过开放数据平台，获取用于医学人工智能模型检测的医学数据文件；根据规范化描述规则，对所述医学数据文件进行规范化校验，并在校验通过后存储所述医学数据文件，能够将医学检测数据进行统一化、标准化管理，为医学人工智能模型检测提供可靠的检测数据支持。
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公开(公告)号：CN118608541B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410638400.9
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络的MRI影像骶髂关节分割方法，通过将输入的第一MRI图像进行预处理，得到的适配性更高的第二MRI图像，然后依次通过粗粒度分割和细粒度分割的两阶段分割方法，对第二MRI图像进行分割处理得到8个不同象限的第二目标区域，将复杂的图像分割任务分步处理，提高了分割得到第二目标区域的精准性；而且从第一MRI图像得到第二目标区域的整个过程都是自动化完成的，其效率相对于人工对第一MRI图像判断来得到第二目标区域有所提高；而且因为整个过程是自动化完成，减少了人为参与度，因此得到的结果一致性提高，不会受人为因素干扰。
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公开(公告)号：CN118608541A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410638400.9
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络的MRI影像骶髂关节分割方法，通过将输入的第一MRI图像进行预处理，得到的适配性更高的第二MRI图像，然后依次通过粗粒度分割和细粒度分割的两阶段分割方法，对第二MRI图像进行分割处理得到8个不同象限的第二目标区域，将复杂的图像分割任务分步处理，提高了分割得到第二目标区域的精准性；而且从第一MRI图像得到第二目标区域的整个过程都是自动化完成的，其效率相对于人工对第一MRI图像判断来得到第二目标区域有所提高；而且因为整个过程是自动化完成，减少了人为参与度，因此得到的结果一致性提高，不会受人为因素干扰。
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公开(公告)号：CN117621047A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311161584.6
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 达闼机器人(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种移动机器人辅助康复训练的方法、移动机器人及介质。移动机器人根据待康复人员的个性化康复计划控制移动机器人执行目标标准康复动作；利用RGB‑D相机对待康复人员模仿移动机器人执行目标标准康复动作的过程进行数据采集，得到第一RGB‑D数据；采用视觉感知算法处理第一RGB‑D数据，得到待康复人员的实际康复动作的动作参数值；对实际康复动作的动作参数值和目标标准康复动作的动作参数值进行对比分析，得到动作对比结果；根据动作对比结果评估待康复人员的本次康复训练的训练效果。由此，在移动机器人的辅助训练下，实现了康复训练的安全性、有效性、个性化、持续性和更好地康复体验，有效缩短康复过程较长，康复训练的效果较好。
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公开(公告)号：CN119157504A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411191048.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种非接触式心率和呼吸率检测方法，通过对检测者的预设区域进行视频信息采集，并且基于视频信息识别视频中检测者的额部，大幅降低了设备的成本，而且一般检测者并不会对摄像头有排斥性，提高了对检测者的适配性；并且根据识别出的额部来提取检测者的额部相关的第一额部信息，后续通过检测者的第一额部信息来得到检测者的心率值和呼吸率值，使得检测者是否佩戴口罩不会影响心率值和呼吸率值的检测结果，降低了对检测者的要求，进一步提高了对检测者的适配性。
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