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公开(公告)号：CN118398155A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410842743.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H15/00 , G06F40/284 , G16H30/40 , G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种医学报告的生成方法、模型训练方法、系统、设备及介质。训练方法包括：获取综合医学影像集和对应的医学报告集及医学概念集；将综合医学影像集输入特征提取网络，提取空域视觉特征集和频域视觉特征集；将空域视觉特征集和空域平均视觉特征、频域视觉特征集和频域平均视觉特征输入增强融合网络，获得空频域结合特征集；将空频域结合特征集输入概念预测网络，生成预测医学概念集；将预测医学概念集和空频域结合特征集输入报告预测网络，生成预测医学报告集；根据预测医学报告集和医学报告集的差异度、预测医学概念集和医学概念集的差异度，更新医学报告生成模型的参数，得到训练好的医学报告生成模型。提升了生成的医学报告的质量。
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公开(公告)号：CN117649565B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410122839.6
申请日：2024-01-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开一种模型训练方法、训练装置及医学影像分类方法，通过获取医学影像训练集，所述医学影像训练集包括若干医学影像及其对应的疾病标签信息和临床信息；将所述医学影像数据集划分为若干数据块，并基于每个所述数据块中医学影像对应的疾病标签信息和/或临床信息构建每个所述数据块的图像级关系矩阵；采用分批方式依次将所述数据块及对应的图像级关系矩阵输入到预训练影像分类模型进行模型训练，以获取训练好的医学影像分类模型。通过在模型训练阶段，引入图像级关系矩阵，优化视觉特征嵌入，帮助分类模型理解图像，提高医学影像分类模型的分类性能。
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公开(公告)号：CN117649565A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410122839.6
申请日：2024-01-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开一种模型训练方法、训练装置及医学影像分类方法，通过获取医学影像训练集，所述医学影像训练集包括若干医学影像及其对应的疾病标签信息和临床信息；将所述医学影像数据集划分为若干数据块，并基于每个所述数据块中医学影像对应的疾病标签信息和/或临床信息构建每个所述数据块的图像级关系矩阵；采用分批方式依次将所述数据块及对应的图像级关系矩阵输入到预训练影像分类模型进行模型训练，以获取训练好的医学影像分类模型。通过在模型训练阶段，引入图像级关系矩阵，优化视觉特征嵌入，帮助分类模型理解图像，提高医学影像分类模型的分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118398154B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410804636.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种词语索引模型和医学报告的生成方法、系统、设备和介质。模型生成方法包括：获取医学影像集和对应的医学报告集，以及文本索引表和医学术语集；对医学报告集和医学术语集索引化处理，得到医学报告索引集和医学术语索引集；输入医学影像集至特征提取网络提取医学影像特征；将医学术语索引集和初始文本输入词嵌入网络获取文本特征和医学术语特征；将文本特征和医学术语特征、医学影像特征和医学术语特征输入融合网络得到对齐融合特征；输入对齐融合特征至预测网络得到预测文本序列集合；根据预测文本序列集合与索引化后的医学报告的差异度，更新模型参数，得到训练好的词语索引模型。提升了医学报告的准确度。
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公开(公告)号：CN117393100A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311688317.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种诊断报告的生成方法、模型训练方法、系统、设备及介质。训练方法包括：获取含病变标签和诊断报告的第一类医学影像图片、含病变标签标注的第二类医学影像图片、不含病变标签标注的第三类医学影像图片；根据学生模型生成三类医学影像图片对应的第一预测诊断报告、第二预测诊断报告和第三预测诊断报告；根据教师模型生成第三类医学影像图片的第四预测诊断报告；根据文本分类模型生成第一预测诊断报告和第二预测诊断报告的预测病变标签；基于预测病变标签和病变标签、第二预测诊断报告和诊断报告、第三预测诊断报告的第四预测诊断报告，更新学生模型和教师模型的参数，将训练好的学生模型作为诊断报告生成模型。提高了模型的准确率。
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公开(公告)号：CN118398155B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410842743.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H15/00 , G06F40/284 , G16H30/40 , G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种医学报告的生成方法、模型训练方法、系统、设备及介质。训练方法包括：获取综合医学影像集和对应的医学报告集及医学概念集；将综合医学影像集输入特征提取网络，提取空域视觉特征集和频域视觉特征集；将空域视觉特征集和空域平均视觉特征、频域视觉特征集和频域平均视觉特征输入增强融合网络，获得空频域结合特征集；将空频域结合特征集输入概念预测网络，生成预测医学概念集；将预测医学概念集和空频域结合特征集输入报告预测网络，生成预测医学报告集；根据预测医学报告集和医学报告集的差异度、预测医学概念集和医学概念集的差异度，更新医学报告生成模型的参数，得到训练好的医学报告生成模型。提升了生成的医学报告的质量。
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公开(公告)号：CN117393100B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311688317.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种诊断报告的生成方法、模型训练方法、系统、设备及介质。训练方法包括：获取含病变标签和诊断报告的第一类医学影像图片、含病变标签标注的第二类医学影像图片、不含病变标签标注的第三类医学影像图片；根据学生模型生成三类医学影像图片对应的第一预测诊断报告、第二预测诊断报告和第三预测诊断报告；根据教师模型生成第三类医学影像图片的第四预测诊断报告；根据文本分类模型生成第一预测诊断报告和第二预测诊断报告的预测病变标签；基于预测病变标签和病变标签、第二预测诊断报告和诊断报告、第三预测诊断报告的第四预测诊断报告，更新学生模型和教师模型的参数，将训练好的学生模型作为诊断报告生成模型。提高了模型的准确率。
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公开(公告)号：CN118398154A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410804636.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种词语索引模型和医学报告的生成方法、系统、设备和介质。模型生成方法包括：获取医学影像集和对应的医学报告集，以及文本索引表和医学术语集；对医学报告集和医学术语集索引化处理，得到医学报告索引集和医学术语索引集；输入医学影像集至特征提取网络提取医学影像特征；将医学术语索引集和初始文本输入词嵌入网络获取文本特征和医学术语特征；将文本特征和医学术语特征、医学影像特征和医学术语特征输入融合网络得到对齐融合特征；输入对齐融合特征至预测网络得到预测文本序列集合；根据预测文本序列集合与索引化后的医学报告的差异度，更新模型参数，得到训练好的词语索引模型。提升了医学报告的准确度。
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