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公开(公告)号：CN104794168A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510145575.7
申请日：2015-03-30
Applicant: 明博教育科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种知识点关联方法及系统，属于互联网技术中的数据挖掘领域，包括：获取待加入已有知识体系结构的学科术语，根据待加入学科术语与该领域的已有知识体系结构中的学科术语之间的相似度，确定待加入学科术语在体系结构中的位置，完善已有知识体系结构；获取待提取知识点的语料中的学科术语，并计算每个学科术语的重要度；最后根据学科术语的重要度和其在已有知识体系结构中的位置，计算已有知识体系结构中节点位置的权重，将权重最大的节点位置处的学科术语确定为所述语料的知识点。该方法及系统实现了对已有知识体系结构不断完善，能够为用户匹配出最相关的知识点，以便为用户推荐与所述知识点相关的资源，提高了用户的感知。
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公开(公告)号：CN104794169B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201510145663.7
申请日：2015-03-30
Applicant: 明博教育科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序列标注模型的学科术语抽取方法及系统，属于数据抽取技术领域。该方法首先对训练语料中的学科术语进行标注和类别标签设置，得到标注序列，并以训练语料作为观察序列、标注序列作为状态序列，训练出学科术语抽取模型，以该模型为抽取器初步抽取出待抽取语料中的学科术语，再利用学科术语之间的相似度进行初步抽取结果的筛选，筛选出属于对应学科领域的真正学科学术。通过本发明所述的抽取方法及系统，在进行学科术语的抽取时，通过将少量的训练语料进行学科术语的标注，实现了语料中学科术语的快速、准确的提取，同时还能够不断完善学科领域的已有知识体系结构，克服了传统学科术语抽取方法的不足。
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公开(公告)号：CN104794168B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510145575.7
申请日：2015-03-30
Applicant: 明博教育科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种知识点关联方法及系统，属于互联网技术中的数据挖掘领域，包括：获取待加入已有知识体系结构的学科术语，根据待加入学科术语与该领域的已有知识体系结构中的学科术语之间的相似度，确定待加入学科术语在体系结构中的位置，完善已有知识体系结构；获取待提取知识点的语料中的学科术语，并计算每个学科术语的重要度；最后根据学科术语的重要度和其在已有知识体系结构中的位置，计算已有知识体系结构中节点位置的权重，将权重最大的节点位置处的学科术语确定为所述语料的知识点。该方法及系统实现了对已有知识体系结构不断完善，能够为用户匹配出最相关的知识点，以便为用户推荐与所述知识点相关的资源，提高了用户的感知。
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公开(公告)号：CN104794169A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510145663.7
申请日：2015-03-30
Applicant: 明博教育科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序列标注模型的学科术语抽取方法及系统，属于数据抽取技术领域。该方法首先对训练语料中的学科术语进行标注和类别标签设置，得到标注序列，并以训练语料作为观察序列、标注序列作为状态序列，训练出学科术语抽取模型，以该模型为抽取器初步抽取出待抽取语料中的学科术语，再利用学科术语之间的相似度进行初步抽取结果的筛选，筛选出属于对应学科领域的真正学科学术。通过本发明所述的抽取方法及系统，在进行学科术语的抽取时，通过将少量的训练语料进行学科术语的标注，实现了语料中学科术语的快速、准确的提取，同时还能够不断完善学科领域的已有知识体系结构，克服了传统学科术语抽取方法的不足。
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公开(公告)号：CN116920255B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311196042.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种子宫宫腔内雾化给药装置，属于医疗器械领域，包括给药结构，所述给药结构包括沿自身竖向中心线依次设置的注射器、形变管、雾化喷头，所述形变管上设有控制自身形变的形变结构，所述形变结构内缠设有拉扯形变管形变的收放线，所述收放线的工作端与形变管靠近自身工作端的部位连接，所述注射器和形变管可拆卸连接。本发明通过形变结构拉扯收放线，使形变管产生多种弧度变化，以满足多种弧度变化雾化给药的要求，打破了现有子宫内膜疾病治疗的局限性，提高了治疗效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118710579A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410615508.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京纳通智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , A61B8/08
Abstract: 本公开涉及一种四维超声造影输卵管图像处理方法、装置、设备及介质。获取四维超声输卵管图像，其中，四维超声输卵管图像是包含两侧输卵管的实时造影图像；利用输卵管类别检测模型中特征提取模块的浅层注意力特征提取网络，从四维超声输卵管图像中提取浅层注意力特征；利用输卵管类别检测模型中特征提取模块的深层注意力特征提取网络，从浅层注意力特征中提取深层注意力特征；基于输卵管类别检测模型中的输卵管类别检测模块，对浅层注意力特征和深层注意力特征进行处理，确定两侧输卵管分别对应的检测类别。由此，降低了输卵管类别检测的风险性并提高精准度。
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公开(公告)号：CN117554605B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410044444.9
申请日：2024-01-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京维瑞和医疗科技有限公司
IPC: G01N33/531 , G01N33/543 , G01N33/573 , G01N33/68 , G01N21/76
Abstract: 本发明涉及血液检测分析技术领域，具体涉及一种检测ADAMTS13的质控品及其制备方法和应用。所述质控品为含有ADAMTS13蛋白、HEPES或枸橼酸盐缓冲溶液、糖醇、甘油、丙二醇、4‑甲酰苯硼酸、水溶性阳离子、表面活性剂和防腐剂的缓冲液。本质控品不含动物血清或动物血清白蛋白，消除了生物安全性及伦理风险，并且其成分简单、易于配制，稳定性良好，2‑8℃保存，便于运输。本质控品适用于磁微粒化学发光平台，以及所述平台的ADAMTS13酶活性检测试剂盒、ADAMTS13蛋白定量检测试剂盒。本质控品可用于ADAMTS13检测的室内质量控制、实验室能力验证、检测系统性能评价等。
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公开(公告)号：CN116920255A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311196042.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种子宫宫腔内雾化给药装置，属于医疗器械领域，包括给药结构，所述给药结构包括沿自身竖向中心线依次设置的注射器、形变管、雾化喷头，所述形变管上设有控制自身形变的形变结构，所述形变结构内缠设有拉扯形变管形变的收放线，所述收放线的工作端与形变管靠近自身工作端的部位连接，所述注射器和形变管可拆卸连接。本发明通过形变结构拉扯收放线，使形变管产生多种弧度变化，以满足多种弧度变化雾化给药的要求，打破了现有子宫内膜疾病治疗的局限性，提高了治疗效果。
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公开(公告)号：CN118735852A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410615509.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京纳通智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种二维超声造影输卵管图像处理方法、装置、设备及介质。获取多帧二维超声输卵管图像，其中，多帧二维超声输卵管图像包括两侧输卵管的图像信息；将多帧二维超声输卵管图像转换成多帧预设通道数的特征图；利用输卵管类别检测模型中微调好的卷积神经网络模型，对多帧预设通道数的特征图进行处理，确定多帧预设通道数的特征图的待分类特征；利用输卵管类别检测模型中的输卵管类别检测模块，对多帧预设通道数的特征图的待分类特征进行处理，确定两侧输卵管分别对应的检测类别。由此，在降低风险性的前提下，还提高了输卵管类别检测的精准度。
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公开(公告)号：CN113470770A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110738187.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供了基于误差预测模型的血小板检测系统，该系统包括：检测部、控制部和复检部，其中检测部基于阻抗法血小板计数(impedance platelet count)对样品的一部分进行检测；控制部含有假阳性判定模块，假阳性判定模块可以基于检测部的数据，使用误差预测模型进行判断，如果为阳性，将样品的另一部分加入复检部进行复检，如果为假阳性，不再复检；复检部使用光学法血小板计数(fluorescence platelet count，PLT‑F)对所述样品的另一部分进行检测。
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