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公开(公告)号：CN118486447A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410541444.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/20 , G16H40/67 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于智能医疗技术领域，通过提出以术语抽取模型、术语预测模型和对话模型结合的方式，构建基于术语建模的医疗领域任务型对话系统，然后基于任务型对话系统得到掩码预测模型的输入信息，输入信息包括症状、疾病和症状或疾病的判断结果。基于输入信息结合掩码预测模型，将症状和疾病引入掩码预测模型，统一为一个掩码标记预测任务，效地促进了症状问询和疾病预测两类术语推理任务的联合学习，从疾病状态和标记预测两个角度共同诊断疾病，以进一步提高诊断的准确性并提高了医疗对话诊断的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113591601B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110773694.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/69 , G06V40/18 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种角膜共聚焦图像中菌丝识别方法及装置，该方法包括：获取待识别的角膜共聚焦图像；将所述角膜共聚焦图像输入到菌丝‑神经纤维分割模型，根据所述菌丝‑神经纤维分割模型输出预分割结果图；对预分割结果图进行自动修正得到最终分割结果图；根据所述最终分割结果图判断是否存在菌丝。本发明提供的角膜共聚焦图像中菌丝识别方法及装置，通过将角膜共聚焦图像输入到菌丝‑神经纤维分割模型，根据菌丝‑神经纤维分割模型输出预分割结果图，对预分割结果图进行自动修正得到最终分割结果图，根据最终分割结果图判断是否存在菌丝，实现对图像中菌丝和神经纤维的准确区分，由此可以实现角膜共聚焦图像中菌丝的自动化(56)对比文件吕健;陈琦;张凯;蒋莉;唐芬;陈青;蓝倩倩;李兰建;曾思明;徐帆.基于深度学习算法在角膜共聚焦显微镜图像中炎症细胞智能识别的研究.中国临床新医学.2020,(第02期),第1-4页.
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公开(公告)号：CN115690092A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211567875.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种角膜共聚焦图像中阿米巴包囊的识别与计数方法及装置，其方法包括：获取待识别的共聚焦图像集，并对所述待识别的共聚焦图像集进行筛选及标注，得到包含阿米巴包囊的共聚焦图像；构建阿米巴包囊实例分割和密度图估计的联合模型，并基于预设模型权值对所述联合模型进行训练；基于训练后的联合模型对所述包含阿米巴包囊的共聚焦图像进行推理识别，确定所述共聚焦图像中阿米巴包囊的个数和密度。通过构建联合模型，有效地区分了图像中容易混淆的阿米巴包囊和炎性细胞，使用训练好的联合模型对待识别图像进行推理，精准地完成了对阿米巴包囊的自动计算个数和密度，节省了医生的时间，帮助医生进行快速准确的诊断。
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公开(公告)号：CN115690092B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211567875.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种角膜共聚焦图像中阿米巴包囊的识别与计数方法及装置，其方法包括：获取待识别的共聚焦图像集，并对所述待识别的共聚焦图像集进行筛选及标注，得到包含阿米巴包囊的共聚焦图像；构建阿米巴包囊实例分割和密度图估计的联合模型，并基于预设模型权值对所述联合模型进行训练；基于训练后的联合模型对所述包含阿米巴包囊的共聚焦图像进行推理识别，确定所述共聚焦图像中阿米巴包囊的个数和密度。通过构建联合模型，有效地区分了图像中容易混淆的阿米巴包囊和炎性细胞，使用训练好的联合模型对待识别图像进行推理，精准地完成了对阿米巴包囊的自动计算个数和密度，节省了医生的时间，帮助医生进行快速准确的诊断。
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公开(公告)号：CN113591601A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110773694.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种角膜共聚焦图像中菌丝识别方法及装置，该方法包括：获取待识别的角膜共聚焦图像；将所述角膜共聚焦图像输入到菌丝‑神经纤维分割模型，根据所述菌丝‑神经纤维分割模型输出预分割结果图；对预分割结果图进行自动修正得到最终分割结果图；根据所述最终分割结果图判断是否存在菌丝。本发明提供的角膜共聚焦图像中菌丝识别方法及装置，通过将角膜共聚焦图像输入到菌丝‑神经纤维分割模型，根据菌丝‑神经纤维分割模型输出预分割结果图，对预分割结果图进行自动修正得到最终分割结果图，根据最终分割结果图判断是否存在菌丝，实现对图像中菌丝和神经纤维的准确区分，由此可以实现角膜共聚焦图像中菌丝的自动化准确识别。
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公开(公告)号：CN107315742A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710535661.8
申请日：2017-07-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种具有人机对话功能的拟人化口语翻译方法，其包括以下步骤：对源语言语音进行智能语音识别，得到源语言文本；对源语言文本以及对话场景进行处理，进行拟人化人机对话沟通；进行机器翻译，得到翻译结果。本发明还提供了一种具有人机对话功能的拟人化口语翻译系统。本发明根据翻译任务需要在必要时跟用户进行人机对话，确切地获得能够显著提升复杂应用场景下用户的翻译体验，并提高翻译语义的准确度。
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