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公开(公告)号：CN115845252A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211592651.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院 , 安徽讯飞医疗股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种经颅直流电刺激参数预测方法、装置以及电子设备，本发明的主要构思在于，从规避人工对电刺激参数进行调整的角度出发，提出一种基于深度学习实现对经颅直流电刺激参数进行实时预测的方案，具体地，将患者睡眠相关数据输入至预先训练得到的电刺激参数预测模型进行推理，从而实现对用于控制经颅直流电刺激设备的电刺激参数进行更为精准、可靠的预测。与现有的以患者睡眠数据及与设定的电刺激参数作为输入，预测电流在人脑上的密度分布的模型相比，本发明将电刺激参数作为模型预测的最终目标，从而免除医生需要进行手动干预的操作，达到自动实时干预的效果。
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公开(公告)号：CN113593672B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110443721.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明公开一种放疗靶区智能勾画方法，包括以下步骤：S1、利用稳健残差学习和挤压激励摸块得到了特征表示，并将它们合并到U‑Net结构中，作为医学图像分割的主干；S2、通过形状感知加权策略来调整模型的关注度，以突出前景面积较小的切片；S3、通过递归精化方法来精化预测，以适应更多的边界细节用于肿瘤临床靶区的勾画。本发明基于深度学习、形状感知加权策略和递归求精策略，得到一种端到端的三维卷积深度学习框架RS‑CTVNet，用于全自动全卷肿瘤临床靶区勾。
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公开(公告)号：CN117495874A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311446536.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
IPC: G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种宫颈癌CTV分割模型，通过构建神经网络模型并通过迭代训练得到最终的宫颈癌CTV分割模型用于对宫颈癌CTV进行分割并根据分割信息获得医疗判断信息，同时通过三阶段多中心随机对照评价法不断优化宫颈癌CTV分割模型，使得宫颈癌CTV分割模型的分割以及判断准确性不断增加；本发明极大的提高了宫颈癌CTV分割的准确性以及分割效率。
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公开(公告)号：CN113593672A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110443721.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明公开一种放疗靶区智能勾画方法，包括以下步骤：S1、利用稳健残差学习和挤压激励摸块得到了特征表示，并将它们合并到U‑Net结构中，作为医学图像分割的主干；S2、通过形状感知加权策略来调整模型的关注度，以突出前景面积较小的切片；S3、通过递归精化方法来精化预测，以适应更多的边界细节用于肿瘤临床靶区的勾画。本发明基于深度学习、形状感知加权策略和递归求精策略，得到一种端到端的三维卷积深度学习框架RS‑CTVNet，用于全自动全卷肿瘤临床靶区勾。
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公开(公告)号：CN115617992A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211236358.5
申请日：2022-10-10
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司 , 安徽讯飞医疗股份有限公司武汉分公司
Abstract: 本申请公开了一种标签生成方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备，该方法包括：获取目标对象的对话音频数据和预设量表，预设量表中包括每个场景维度下的先验知识，对该对话音频数据进行识别处理，得到每个场景维度、每个场景维度下的对话文本数据和回答文本数据，根据每个场景维度下的对话文本数据、回答文本数据和先验知识，以及对话音频数据中的每个场景维度出现的时序信息，确定目标对象在时序编码维度上的第一分类结果，根据每个场景维度下的对话文本数据、回答文本数据和先验知识，确定目标对象在预设量表维度上的第二分类结果，根据第一分类结果和第二分类结果，生成目标对象的目标分类标签，提高生成目标分类标签的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115758168A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211415096.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司 , 安徽讯飞医疗股份有限公司武汉分公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种术语的标准化方法、装置、设备以及计算机可读介质，该方法通过获取原术语，将原术语输入至目标语言表征模型中，由目标语言表征模型得到并输出原术语的词向量；目标语言表征模型通过多个术语三元组对初始语言表征模型进行对比学习训练后得到；术语三元组包括：术语样本、正样本以及负样本，根据原术语的词向量和标准术语的词向量，计算得到原术语和标准术语之间的相似度，然后将与原术语之间的相似度最高的标准术语，确定为与原术语相匹配的标准术语。由于目标语言表征模型通过多个术语三元组对比学习得到，提高了匹配标准术语的准确度，避免了将与原术语的文本重合程度高、但实际却不相匹配的标准术语确定为相匹配的标准术语。
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公开(公告)号：CN114822879A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210577337.3
申请日：2022-05-25
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种医用的在线交流系统及设备，包括多个交流入口模块和多个交流功能模块；该多个交流入口模块包括患者与患者交流模块、医务人员与医务人员交流模块、医务人员与患者交流模块。患者与患者交流模块、医务人员与医务人员交流模块、医务人员与患者交流模块用于提供交流入口；多个交流功能模块用于从多个交流功能模块中选择第一交流功能模块或第二交流功能模块，以为第一患者终端或第一医务人员终端提供交流功能。可见，本申请实施例为患者与患者之间、医务人员与医务人员之间、医务人员与患者之间提供一个共同的交流系统，便于患者与患者之间进行交流，医务人员与医务人员之间进行交流，医务人员与患者之间进行交流。
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公开(公告)号：CN115295162A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211029417.1
申请日：2022-08-25
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种健康风险评估方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取临床记录对应的临床记录特征；利用预先训练的关键特征提取网络，从临床记录特征提取得到临床记录特征中的关键特征；根据关键特征确定健康风险评估结果。其中，关键特征提取网络的训练是基于第一损失函数对关键特征提取网络的参数进行修正；第一损失函数通过计算样本临床记录特征中样本关键特征的先验分布与样本临床记录特征中样本关键特征的后验分布之间的差异而确定。采用本申请的技术方案，关键特征提取网络在训练过程中并未对样本进行关键特征的标注，实现了无监督的训练，提高了关键特征提取网络的训练效率，以使健康风险评估的效率提高。
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公开(公告)号：CN114708965B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210631085.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种诊断推荐方法及装置、电子设备和存储介质，其中，诊断推荐方法包括：基于深度学习模型对目标患者的关键文本进行预测，得到若干候选疾病的第一分值；且关键文本提取自目标患者的病历文本；基于逻辑回归模型将关键文本分别与各候选疾病的参考文本进行匹配，得到各候选疾病的第二分值；再基于各候选疾病的第一分值和第二分值，得到目标患者推荐诊断的最终疾病。上述方案，能够提高推荐准确率。
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