公开(公告)号：CN114297986B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202111528952.7

申请日：2021-12-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 古平 ,  罗长江 ,  邱嘉涛 ,  张志鹏 ,  张程

IPC: G06F40/126 ,  G06F40/289 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092 ,  G16H10/60 ,  G16H15/00

Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的ICD自动合并编码系统和方法，S1：采集原始病案数据并移除缺损或错误条目后得到有效病案数据；S2：对有效病案数据进行预处理，再将病案文本进行中文分词，构建特征向量；S3：构建第一数据集和第二数据集；S4：构建ICD编码分配模型，并将第一数据集输入ICD编码分配模型完成训练；S5：构建诊断组合提取模型，并将第二数据集输入诊断组合提取模型完成训练；S6：将ICD编码分配模型与诊断组合进行联合训练，输出诊断对应的ICD编码。本发明提出ICD合并编码，并学习疾病诊断间潜在的关系，在无需人工标记的情况下，准确将需要合并编码的疾病诊断组合在一起构建诊断表征，以供ICD编码分配模型使用，提高分配精度。

公开(公告)号：CN118528249A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410395856.7

申请日：2024-04-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 赖俊峰 ,  凌凯 ,  宋永端 ,  李思锐 ,  章纬琳 ,  胡倬浩 ,  张志鹏 ,  汪尚泽 ,  罗峻宇 ,  赵祝睿

IPC: B25J9/16 ,  G06F3/01 ,  G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8网络模型的机械臂手势交互方法，属于机器人人机交互领域；首先调整深度相机和姿态和人之间的距离使得深度相机能够拍摄到人的手部姿态即人体手势，获得人体手势的RGB图像；将带有人体手势的RGB图像输入预先训练的改进后的YOLOv8模型，得到输出为带有目标检测框和置信度的手势识别结果图像；根据输出的手势识别结果图像，获取相应的手势类别信息，并按照实现定义好的手势交互指令表，生成相应的手势交互指令。将生成的手势交互指令传递给机械臂控制柜或夹爪控制器，控制机械臂执行交互任务。本发明中改进后的模型参数量和计算量更小，便于嵌入式等计算能力较低的设备的部署，同时提高了模型的检测速度和检测精度，更具实用性。

公开(公告)号：CN114297986A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111528952.7

申请日：2021-12-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 古平 ,  罗长江 ,  邱嘉涛 ,  张志鹏 ,  张程

IPC: G06F40/126 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G16H10/60 ,  G16H15/00

Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的ICD自动合并编码系统和方法，S1：采集原始病案数据并移除缺损或错误条目后得到有效病案数据；S2：对有效病案数据进行预处理，再将病案文本进行中文分词，构建特征向量；S3：构建第一数据集和第二数据集；S4：构建ICD编码分配模型，并将第一数据集输入ICD编码分配模型完成训练；S5：构建诊断组合提取模型，并将第二数据集输入诊断组合提取模型完成训练；S6：将ICD编码分配模型与诊断组合进行联合训练，输出诊断对应的ICD编码。本发明提出ICD合并编码，并学习疾病诊断间潜在的关系，在无需人工标记的情况下，准确将需要合并编码的疾病诊断组合在一起构建诊断表征，以供ICD编码分配模型使用，提高分配精度。