-
公开(公告)号：CN117672522B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311693891.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/27 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习模型的骨肉瘤生存预测方法，其方法包括：基于SEER数据库得到数据基线资料；从基线资料中运用多种方法筛选出初筛变量作为可选因子组合；基于可选因子组合来构建多种机器学习组合预测模型，并根据平均C‑index值确定最优预测模型；根据最优预测模型对可选因子组合进行变量筛选和重要性评价，得到最优变量组合，引入risk score结合最优变量组合临床指标进行包含KM生存曲线、单因素Cox、多因素Cox和建立列线图预测几年生存率的生存分析。本发明解决了现有的临床特征难以评估骨肉瘤患者的真实情况的问题，能给骨肉瘤患者提供合适的高精度的能够纳入多种预后相关的变化因素的预测模型。
-
公开(公告)号：CN118171693B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410400018.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N20/00 , G06N5/022 , G16H50/30 , G16H70/20 , G16H50/70 , G06F16/33 , G06F18/24 , G16H10/60
Abstract: 本发明实施例涉及一种生成式医疗大模型的处理方法和装置，所述方法包括：基于生成式大语言模型构建生成式医疗大模型；基于医学领域知识构建预训练数据集并基于心血管共病领域知识为各类模型下游任务构建对应的微调数据集；基于预训练数据集对生成式医疗大模型进行预训练得到对应的基版大模型；基于各个微调数据集对基版大模型进行微调得到对应的下游任务大模型；对所有下游任务大模型进行评估得到对应的模型评估结果。通过本发明可以解决心血管疾病细分领域的大模型训练方案缺失问题、还能提供多类任务大模型。
-
公开(公告)号：CN118171693A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410400018.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N20/00 , G06N5/022 , G16H50/30 , G16H70/20 , G16H50/70 , G06F16/33 , G06F18/24 , G16H10/60
Abstract: 本发明实施例涉及一种生成式医疗大模型的处理方法和装置，所述方法包括：基于生成式大语言模型构建生成式医疗大模型；基于医学领域知识构建预训练数据集并基于心血管共病领域知识为各类模型下游任务构建对应的微调数据集；基于预训练数据集对生成式医疗大模型进行预训练得到对应的基版大模型；基于各个微调数据集对基版大模型进行微调得到对应的下游任务大模型；对所有下游任务大模型进行评估得到对应的模型评估结果。通过本发明可以解决心血管疾病细分领域的大模型训练方案缺失问题、还能提供多类任务大模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919328A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510404858.2
申请日：2025-04-02
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明提供一种基于磁共振影像的自适应图像增强方法及其系统，涉及图像处理技术领域，包括获取MRI图像的全局梯度图，并根据预设条件从全局梯度图中提取初始种子点集合；对MRI图像进行网格化，并将全局梯度图的梯度信息映射到网格化形成的每个分块中；对于每个分块中的每个初始种子点，计算其综合权重，并根据预设的权重阈值对种子点进行筛选，确定每个分块中的生长种子点；对于所有分块，基于设定的相似性准则，从生长种子点出发进行区域并行扩展，当扩展满足停止条件时终止；在相邻分块出现重叠区域时，对相邻分块进行合并处理，最终输出增强后的MRI图像，本发明在保留图像细节和边缘信息的同时，提高了图像的对比度和清晰度。
-
公开(公告)号：CN118171694B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410400021.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N20/00 , G06F16/334 , G06F18/24 , G16H50/70 , G16H50/30 , G16H70/20
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于心血管共病知识图谱更新医疗大模型的方法和装置，所述方法包括：获取医疗大模型的基座模型参数集；并基于基座模型参数集对医疗大模型进行参数配置得到对应的第一基座模型；采集心血管共病领域知识并结合第一基座模型的编码器网络为医疗大模型的各个下游模型任务构建对应的知识图谱记为对应的第一知识图谱；基于各个第一知识图谱对第一基座模型进行模型参数微调得到对应的第一下游任务大模型。通过本发明可以解决心血管共病细分领域的模型微调方案缺失问题，还能与各个下游模型任务相结合通过模型参数微调得到多个下游任务大模型。
-
公开(公告)号：CN118171694A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410400021.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N20/00 , G06F16/33 , G06F18/24 , G16H50/70 , G16H50/30 , G16H70/20
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于心血管共病知识图谱更新医疗大模型的方法和装置，所述方法包括：获取医疗大模型的基座模型参数集；并基于基座模型参数集对医疗大模型进行参数配置得到对应的第一基座模型；采集心血管共病领域知识并结合第一基座模型的编码器网络为医疗大模型的各个下游模型任务构建对应的知识图谱记为对应的第一知识图谱；基于各个第一知识图谱对第一基座模型进行模型参数微调得到对应的第一下游任务大模型。通过本发明可以解决心血管共病细分领域的模型微调方案缺失问题，还能与各个下游模型任务相结合通过模型参数微调得到多个下游任务大模型。
-
公开(公告)号：CN117672522A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311693891.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/27 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习模型的骨肉瘤生存预测方法，其方法包括：基于SEER数据库得到数据基线资料；从基线资料中运用多种方法筛选出初筛变量作为可选因子组合；基于可选因子组合来构建多种机器学习组合预测模型，并根据平均C‑index值确定最优预测模型；根据最优预测模型对可选因子组合进行变量筛选和重要性评价，得到最优变量组合，引入risk score结合最优变量组合临床指标进行包含KM生存曲线、单因素Cox、多因素Cox和建立列线图预测几年生存率的生存分析。本发明解决了现有的临床特征难以评估骨肉瘤患者的真实情况的问题，能给骨肉瘤患者提供合适的高精度的能够纳入多种预后相关的变化因素的预测模型。
-
公开(公告)号：CN117637152A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410063777.6
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/20 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了一种预测血钠波动的方法、系统、装置、存储介质及产品，其中，预测血钠波动的方法，包括：获取患者病情数据；基于所述患者病情数据获取血钠浓度序列特征；将所述血钠浓度序列特征进行分割以得到样本数据集；将所述样本数据集输入预先训练到的时间‑特征融合模型输出血钠信息，以对患者的血钠特征进行检测。通过对患者病情数据提取从而获得血钠浓度序列特征，进而根据血钠浓度序列特征进行分割，从而将分割后的样本数据集输入至预先训练好的模型以对患者血钠特征进行检测，通过智能的手段高效的对患者的病情数据进行整合和解释分析，实现了高精度的血钠预测，并且精准的实现了血钠调整的干预措施。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.025 seconds)
