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公开(公告)号：CN116364296B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310179714.2
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/70
Abstract: 本公开是关于一种标准检查项目名称确认方法、装置、设备、介质及产品，包括：将待标准化的检查项目名称数据输入到预训练的多分类模型中，获取预测标准检查项目名称的概率值，检查项目名称数据包括检查类型、检查项目名称、检查参数、检查所见描述数据、检查结论描述数据；当概率值低于预设阈值时，将待标准化的检查项目名称数据输入到预训练的多维度规则匹配模型中，获取预测标准检查项目名称候选集；基于预测标准检查项目名称候选集，获取待标准化的检查项目名称数据的标准检查项目名称，本申请通过多分类模型进行标准检查项目名称预测，对于不符合阈值，利用多维度的规则模型加权预测，获取标准检查项目名称。
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公开(公告)号：CN116758286A
公开(公告)日：2023-09-15
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，简化了分割流程。
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公开(公告)号：CN118072130B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410158197.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06V10/776 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B6/03 , A61B8/08 , A61B6/50 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06F11/36
Abstract: 本发明实施例涉及一种对心肌病分类预测模型进行测评的处理方法和装置，所述方法包括：由所有待测的心肌病分类预测模型组成测试模型库；接收模型测试配置；并根据模型测试配置从测试用例库中选择符合要求的测试用例记录组成公用测试用例集；并将测试模型库中待测模型名称与模型测试配置中的各个第一模型名称匹配的模型记为对应的第一测试模型；并基于公用测试用例集对各个第一测试模型进行模型测试得到对应的模型测试集；根据模型测试配置的病理类型和各个模型测试集进行模型性能评估；根据所有模型评估数据对所有心肌病分类预测模型进行性能排序和模型聚类得到对应的模型序列和模型聚类集合。本发明可以对单个或多个心肌病分类预测模型进行测评。
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公开(公告)号：CN118262925A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410361932.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京嘉和美康信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种研究人群集合构建方法、装置、设备以及存储介质，涉及医疗技术领域。在执行该方法时，先确定研究人群的纳排标准，再获取临床病历数据，接着，将临床病历数据进行处理，再按照病历文书类型对处理后的临床病历数据进行整合索引，得到研究人群构建数据集，根据纳排标准和处理后的临床病历数据，确定纳排条件，并根据纳排条件对研究人群构建数据集进行纳排，以构建研究人群结果集，并对其进行干预剔除，得到研究人群集合。这样，通过对处理后的临床病例历数据进行整合索引，可以有效的减少纳排条件的条目数，进而提高研究人群集合构建的效率。
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公开(公告)号：CN117727412A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311774452.0
申请日：2023-12-21
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京嘉和美康信息技术有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F16/31 , G06F16/84 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种电子病历的噪声过滤方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：对待处理电子病历进行分词处理以得到多个待处理文本元素，待处理文本元素为字或词；确定待处理文本元素的多个指定特征值，以及确定待处理文本元素的多个普通特征值；将待处理文本元素的文本元素向量、多个指定特征值、多个普通特征值进行融合以得到相应的融合特征；将各个待处理文本元素对应的融合特征输入预设的噪声识别模型进行处理，以预测出待处理文本元素的标签；过滤待处理电子病历中标签为噪声标签的待处理文本元素。本发明基于融合特征和噪声识别模型预测出噪声标签的待处理文本元素进行过滤，有效提高噪声过滤效果和降低噪声误判率。
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Patent Agency Ranking
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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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：CN118352068A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410494847.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明公开了一种基于MRL向量构建患者呼吸衰竭早期预警模型的方法及系统，收集医院收治患者完整临床病历数据，并分为普通病房数据集和重症监护室数据集，对数据集进行数据预处理，采用MRL嵌入向量表示文本特征，采用集成学习算法构建普通病房呼吸衰竭风险预测模型；采用时序网络模型构建重症监护室呼吸衰竭预测模型；分别对两类模型进行模型评估，得到对应的最佳呼吸衰竭预测模型；将所得呼吸衰竭预测模型与临床辅助系统集成后，并实时提示普通病房和重症监护室中患者的呼吸衰竭预测风险。系统包括中设有输入模块、筛选模块、数据预处理模块、模型评估模块、模型构建模块及呼吸预测模块，本发明充分考虑了普通病房和监护室患者，使模型更具广泛适用性，能更精准的预测和干预。
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公开(公告)号：CN118072130A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410158197.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06V10/776 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B6/03 , A61B8/08 , A61B6/50 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06F11/36
Abstract: 本发明实施例涉及一种对心肌病分类预测模型进行测评的处理方法和装置，所述方法包括：由所有待测的心肌病分类预测模型组成测试模型库；接收模型测试配置；并根据模型测试配置从测试用例库中选择符合要求的测试用例记录组成公用测试用例集；并将测试模型库中待测模型名称与模型测试配置中的各个第一模型名称匹配的模型记为对应的第一测试模型；并基于公用测试用例集对各个第一测试模型进行模型测试得到对应的模型测试集；根据模型测试配置的病理类型和各个模型测试集进行模型性能评估；根据所有模型评估数据对所有心肌病分类预测模型进行性能排序和模型聚类得到对应的模型序列和模型聚类集合。本发明可以对单个或多个心肌病分类预测模型进行测评。
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公开(公告)号：CN116364296A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310179714.2
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/70
Abstract: 本公开是关于一种标准检查项目名称确认方法、装置、设备、介质及产品，包括：将待标准化的检查项目名称数据输入到预训练的多分类模型中，获取预测标准检查项目名称的概率值，检查项目名称数据包括检查类型、检查项目名称、检查参数、检查所见描述数据、检查结论描述数据；当概率值低于预设阈值时，将待标准化的检查项目名称数据输入到预训练的多维度规则匹配模型中，获取预测标准检查项目名称候选集；基于预测标准检查项目名称候选集，获取待标准化的检查项目名称数据的标准检查项目名称，本申请通过多分类模型进行标准检查项目名称预测，对于不符合阈值，利用多维度的规则模型加权预测，获取标准检查项目名称。
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