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公开(公告)号：CN115170591A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211070232.5
申请日：2022-09-02
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种病变区域图像获取方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取CT图像，基于三维分割模型对CT图像进行像素值计算和标注化处理，得到第一标注数据；基于第一标注数据，对CT图像进行分割处理，得到图像分割结果；对图像分割结果进行处理，得到器官图像；将器官图像输入病变区域三维分割模型中进行扫描计算和像素值计算，得到像素结果；对像素结果进行标注化处理，得到第二标注化数据；基于第二标注化数据，对器官图像进行分割处理，得到病变区域分割图像；对病变区域分割图像中的病变区域进行三维重建处理，得到病变区域图像，采用本发明提高了对器官图像进行分割的准确率。
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公开(公告)号：CN118196010A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410237514.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种数字病理识别系统、数字病理识别方法及存储介质，包括：通过数字切片扫描分析的方式，对病理学切片进行扫描，得到高清数字病理图像；对高清数字病理图像进行数据预处理和标注，得到标注图像；采用稠密连接网络，对标注图像进行特征提取，得到病理学特征；基于病理学特征和病理学切片进行病理识别，得到病理识别结果。实现通过提取病理学特征进行快速病理识别，提高了病理识别的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117954108A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410008375.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/20 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F16/2458 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种体检套餐智能推荐方法、装置、计算机设备及介质，包括：通过获取企业用户提交的问卷应答信息；基于问卷应答信息确定企业用户的资金预算和体检项目需求；基于资金预算和体检项目需求进行体检套餐匹配，得到群体体检套餐；获取企业用户的每个员工历史医疗信息，针对每个员工，基于员工的历史医疗信息和群体体检套餐，生成员工的个性化体检套餐。本实施例中，基于企业整体需求和预算，接合员工个人历史医疗信息，生成个性化体检套餐，提高了体检套餐的针对性和实用性。
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公开(公告)号：CN117894437A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311868333.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G16H30/20 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种数字病理学数据的集成共享方法、装置、设备及存储介质，包括：获取病理图像，并对病理图像进行特征提取与标注，得到病理数据，构建病理数据联盟链，并将病理数据存储至病理数据联盟链，基于元宇宙的方式，搭建病理可视化模块，以使存储至病理数据联盟链根据需要可视化显示。病理数据通过联盟链上链实现了增加多层的安全性，同时能够提高数据可见性，使不同医院和科室之间的数据交换更加透明，方便进行数据共享和合作；联盟链可以支持更多的节点和用户，提供多层的冗余，能够提高网络的可用性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117831727A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311689677.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G16H40/20 , G16H50/70 , G16H10/20 , G16H15/00 , G06F16/9535 , G06F40/216 , G06F40/247 , G06F40/268 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种体检项目推荐方法、装置、设备及介质，包括：获取历史体检报告结论库，并对历史体检报告结论库中的体检报告结论进行分词处理，得到基础分词；通过医学知识的深度学习实体识别的方式，识别出基础分词中的医学特征词，得到目标分词，其中，目标分词包括疾病关键词和健康关键词；根据历史体检报告结论库、疾病关键词和健康关键词，构建体检匹配规则引擎；在接收到体检咨询请求时，从体检咨询请求中获取目标关键词，并将目标关键词与体检匹配规则引擎进行规则匹配，得到体检项目推荐结果。实现快速判断识别体检需求，提高体检项目推荐的精准性和效率。
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公开(公告)号：CN114584406B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210496003.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习的工业大数据隐私保护系统及方法，系统包括设备选择层、终端层、聚类层、边缘层以及云层。方法包括：根据筛选的终端设备采集工业数据；对工业数据进行聚类处理；将处理后的工业数据发送至边缘服务器，建立本地模型；云服务器根据接收的本地模型进行全局模型聚合和更新，并将全局模型下放至设备选择层筛选出的终端设备，实现数据共享。通过设备选择层对终端设备进行选择，并对工业数据聚类，满足了联邦学习数据样本同质性的要求，提高了联邦学习的聚合效率；通过边缘层与云层之间的建模、更新以及下放，提高了海量数据传输的速率，实现数据共享，并且保证数据的安全性。
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公开(公告)号：CN114584406A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210496003.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习的工业大数据隐私保护系统及方法，系统包括设备选择层、终端层、聚类层、边缘层以及云层。方法包括：根据筛选的终端设备采集工业数据；对工业数据进行聚类处理；将处理后的工业数据发送至边缘服务器，建立本地模型；云服务器根据接收的本地模型进行全局模型聚合和更新，并将全局模型下放至设备选择层筛选出的终端设备，实现数据共享。通过设备选择层对终端设备进行选择，并对工业数据聚类，满足了联邦学习数据样本同质性的要求，提高了联邦学习的聚合效率；通过边缘层与云层之间的建模、更新以及下放，提高了海量数据传输的速率，实现数据共享，并且保证数据的安全性。
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