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公开(公告)号：CN118824456A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410830633.9
申请日：2024-06-25
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G16H15/00 , G16H30/00 , G06F40/186
Abstract: 本发明提供了一种基于医疗大模型的报告生成方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：将异常所见样本与报告模板进行数据对齐，得到模型样本；根据模型样本对医疗大模型进行模型训练，直至医疗大模型收敛，将影像异常所见和目标报告模板输入收敛后的医疗大模型进行特征映射，得到映射内容，根据映射内容确定映射关联关系，根据映射关联关系对目标报告模板进行内容修正，得到影像报告。本发明实施例，基于映射内容能有效地确定影像异常所见与对应映射文本之间的映射关联关系，基于映射关联关系能有效地对目标报告模板进行内容修正，以达到自动生成影像报告的效果，无需采用人工的方式进行影像报告模板内容的填写，提高了影像报告生成的准确性。
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公开(公告)号：CN116523857B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310436275.9
申请日：2023-04-21
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06T7/00 , A61B5/12 , A61B5/055 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了基于弥散张量图像的听力状态预测装置、方法。其中，该方法包括：获取待处理的弥散张量图像，弥散张量图像包括弥散加权图像；根据弥散加权图像，生成弥散指标图像；根据弥散指标图像，确定弥散张量图像所对应的白质微结构特征，并根据白质微结构特征与听力状态之间的映射关系，确定与弥散张量图像相对应的听力状态。上述装置能够通过弥散张量图像中所包括的弥散加权图像生成弥散指标图像，进而基于弥散指标图像确定白质微结构特征，可以更加准确地识别出白质微结构特征，进而提高了听力状态评估结果的准确性，同时揭示了听力损失与脑微结构改变之间的联系。
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公开(公告)号：CN116205223A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211728809.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06F40/289 , G06F17/18 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明实施例提供一种中文分词方法、装置及设备，该方法包括：获取待分词的DR报告；对DR报告中的文本进行字嵌入处理，获得文本中每个字所对应的字向量；确定文本中各个字向量之间的关联关系；基于关联关系，对文本进行分词处理，获得多个分词标签以及多个分词标签各自对应的概率；根据多个分词标签以及多个分词标签各自对应的概率，确定待分词的DR报告的分词结果。在上述方案中，通过DR报告中各个字向量之间的关联关系，对DR报告中的文本进行多种形式的分词，获得多个分词标签以及多个分词标签各自对应的概率，并基于多个分词标签以及多个分词标签各自对应的概率，确定待分词的DR报告的最终分词结果，实现了对DR报告的精准分词。
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公开(公告)号：CN115937087A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211243065.X
申请日：2022-10-11
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
Abstract: 本申请提供一种脑灌注状态分类方法、装置、设备和存储介质，包括：将获取到的颈部血流数据序列划分为多个子片段，各子片段包含的颈部血流数据的数量相同；提取所述多个子片段中相邻子片段之间的关联特征和所述多个子片段各自的局部特征；根据所述关联特征和所述局部特征，确定所述颈部血流数据序列的统计特征矩阵；根据所述颈部血流数据序列反映的生理特征参数，确定所述颈部血流数据序列的生理特征矩阵；将所述统计特征矩阵和所述生理特征矩阵输入训练好的分类模型，以得到多个脑区分别对应的脑灌注状态类别。本方案无需使用大型检查设备即可对脑灌注状态进行分类，拓展了脑灌注状态分类的应用场景。
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公开(公告)号：CN115701878B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202211262660.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , A61B5/026 , A61B8/06 , A61B8/08 , A61B3/10
Abstract: 本申请实施例提供一种眼灌注状态预测方法、装置、及电子设备。其中，获取利用医学检测设备检测受检用户的颈部数据；基于所述颈部数据，构建由至少一个目标特征构成的目标特征集；利用眼灌注状态预测模型，基于所述目标特征集预测获得所述受检用户的眼灌注状态；所述眼灌注状态预测模型基于样本颈部数据以及对应的样本眼灌注状态训练获得。本申请提供的技术方案通过一些简单的医学检测设备获取受检用户的颈部数据，并利用眼灌注状态预测模型，基于所述目标特征集预测获得所述受检用户的眼灌注状态，从而可以在一些复杂的应用场景(航天场景、户外急救场景等)基于颈部数据得到眼灌注状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258136A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310144833.4
申请日：2023-02-14
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06F40/232 , G06F40/226 , G06F40/30 , G06N3/0895 , G16H15/00
Abstract: 本申请提供了一种检错模型训练方法、医学影像报告检测方法、系统及设备。训练方法包括：确定基于医学影像报告的多个第一样本文本训练得到的第一识别模型；获取医学影像报告的多个第二样本文本，第二样本文本包括的至少一个样本语句中带第一标签的样本语句为含错误词的错误样本语句；基于至少一个样本语句，训练第一识别模型以得到第二识别模型；在训练第一识别模型过程中，若监测到第一识别模型无法识别至少一个样本语句中的第一错误样本语句，则将第一错误样本语句发送至用户，由用户确定第一错误样本语句中的第一错误词并添加至检错规则集；根据第二识别模型及检错规则集，确定检错模型。本方案能以低训练成本来训练得到性能较优的检错模型。
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公开(公告)号：CN119131458A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411063816.9
申请日：2024-08-05
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06T5/70 , G06T5/94 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种用于识别核磁共振影像模态的方法、设备和存储介质。所述方法包括：采集核磁共振影像；对所述核磁共振影像进行多级自适应预处理操作，以获得预处理后的核磁共振影像；使用训练好的混合残差网络对所述预处理后的核磁共振影像进行多模态特征提取，以获得目标特征结果；以及根据所述目标特征结果识别所述核磁共振影像的最终模态。利用本申请的方案，可以显著地提升核磁共振影像模态识别的精度和鲁棒性，提高模态识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118627472A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410558866.8
申请日：2024-05-07
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06F40/166 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种文章生成方法、设备和存储介质，该方法包括：获取待处理文章；从文章数据库中选择出与所述待处理文章相似度符合要求的参考文章；确定所述参考文章的文章热度值；根据所述参考文章和所述文章热度值，对预训练语言模型进行微调，以获得文章生成模型；利用所述文章生成模型，对所述待处理文章进行处理，生成与所述待处理文章相对应的目标文章。在上述方案中，通过从文章数据库中选择出与待处理文章相似度符合要求的参考文章，并利用参考文章和参考文章的文章热度值，有针对性地优化预训练语言模型，以生成更适用于对待处理文章进行处理的文章生成模型，进而利用文章生成模型生成更符合当前时代潮流且具有所属领域特点的目标文章。
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公开(公告)号：CN116523857A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310436275.9
申请日：2023-04-21
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06T7/00 , A61B5/12 , A61B5/055 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了基于弥散张量图像的听力状态预测装置、方法。其中，该方法包括：获取待处理的弥散张量图像，弥散张量图像包括弥散加权图像；根据弥散加权图像，生成弥散指标图像；根据弥散指标图像，确定弥散张量图像所对应的白质微结构特征，并根据白质微结构特征与听力状态之间的映射关系，确定与弥散张量图像相对应的听力状态。上述装置能够通过弥散张量图像中所包括的弥散加权图像生成弥散指标图像，进而基于弥散指标图像确定白质微结构特征，可以更加准确地识别出白质微结构特征，进而提高了听力状态评估结果的准确性，同时揭示了听力损失与脑微结构改变之间的联系。
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公开(公告)号：CN115937087B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211243065.X
申请日：2022-10-11
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
Abstract: 本申请提供一种脑灌注状态分类方法、装置、设备和存储介质，包括：将获取到的颈部血流数据序列划分为多个子片段，各子片段包含的颈部血流数据的数量相同；提取所述多个子片段中相邻子片段之间的关联特征和所述多个子片段各自的局部特征；根据所述关联特征和所述局部特征，确定所述颈部血流数据序列的统计特征矩阵；根据所述颈部血流数据序列反映的生理特征参数，确定所述颈部血流数据序列的生理特征矩阵；将所述统计特征矩阵和所述生理特征矩阵输入训练好的分类模型，以得到多个脑区分别对应的脑灌注状态类别。本方案无需使用大型检查设备即可对脑灌注状态进行分类，拓展了脑灌注状态分类的应用场景。
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