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公开(公告)号：CN109524071A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811363466.2
申请日：2018-11-16
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明公开了一种面向中文电子病历文本结构化解析的标注方法，属于大数据技术领域，建立标注系统，参与标注的人员通过Web页面对入院记录标注原始表进行中文分词、词性和命名实体标注，并生成标注结果表，解决了对电子病历文本的分词、词性、命名实体标进行简洁的标注的技术问题，本发明同时站在标注者和算法设计人员的视角，一方面标注系统简洁易用，最大限度降低标注者的标注工作强度，降低出错率，另一方面，标注系统设计与知识库管理系统、核心算法系统实现数据流无缝对接，即原始电子病历数据经过预处理后直接流入标注系统，标注系统的输出直接作为核心算法系统的输入。
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公开(公告)号：CN109509557A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811363273.7
申请日：2018-11-16
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明公开了一种基于大数据平台的中文电子病历信息抽取预处理方法，属于大数据技术领域，通过对非结构化的电子病历进行预处理，使用文本分割，判定非结构化的电子病历所属类别，并根据不同的类别再次分解为部分，最终形成按照业务逻辑分解为HIVE表字段的分区表；根据不同标注设计，分别输出预标注语料，解决了快速方便的进行语料标注的技术问题，本发明通过合理设计的信息预处理，利用大数据技术，能够极大提高语料标注的效率。
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公开(公告)号：CN116825263A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310838397.0
申请日：2023-07-10
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明公开了一种基于互联网的医疗健康数据共享管理系统及其方法，属于医疗信息处理技术领域。为解决资源数据共享难以及云存储负载压力大的问题，边缘云平台与医疗信息单元对医疗健康数据进行分布式储存和调取，在需要对目标数据进行调取时对数据ID进行检索，依据访问节点需求，统一规划依次连接多组子路径，降低路径连接负载压力，提高健康数据共享稳定性和交互效率，医疗云平台与数据共享单元对共享医疗健康数据进行展示和应用，通过医疗云平台可以对云端的医疗健康数据进行调取及共享，满足了区域医疗服务多云协同数据共享需求，进一步提高了患者救治效率及医疗服务质量。
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公开(公告)号：CN109524071B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811363466.2
申请日：2018-11-16
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： G16H10/60 , G16H50/70 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06F40/289 , G06F40/295
摘要： 本发明公开了一种面向中文电子病历文本结构化解析的标注方法，属于大数据技术领域，建立标注系统，参与标注的人员通过Web页面对入院记录标注原始表进行中文分词、词性和命名实体标注，并生成标注结果表，解决了对电子病历文本的分词、词性、命名实体标进行简洁的标注的技术问题，本发明同时站在标注者和算法设计人员的视角，一方面标注系统简洁易用，最大限度降低标注者的标注工作强度，降低出错率，另一方面，标注系统设计与知识库管理系统、核心算法系统实现数据流无缝对接，即原始电子病历数据经过预处理后直接流入标注系统，标注系统的输出直接作为核心算法系统的输入。
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公开(公告)号：CN109662708A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910052122.8
申请日：2019-01-21
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/1455 , A61B5/11 , A61B5/00 , G16H40/67 , G06K9/00 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的术后病人行为监测方法，包括在病人身上设置信息采集装置，利用隐马尔科夫HMM模型和双层GRU模型对信息采集装置采集到的数据进行解析和分类，从而能对术后病人进行实时监测和行为识别，解决了对住院术后病人进行行为识别和体征监控的技术问题，为医生的诊疗提供了参考数据，减少了护士人员的工作强度。
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公开(公告)号：CN111027590B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911092339.8
申请日：2019-11-11
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/10 , G06T7/11
摘要： 本发明公开了一种结合深度网络特征和机器学习模型的乳腺癌数据分类方法，属于大数据技术领域，包括建立影像采集服务器、客户端和数据分类服务器，勾画和处理肿瘤区域图片，得到分类图片的数据集合，提取带有肿瘤的MRI图层的图像特征，模型构建模块采用Tensorflow和Keras提供的网络模型作为基准模型，建立训练模型，采用SVM径向基核进行分类模型训练，解决了对肿瘤图片进行数据分类的技术问题，本发明结合了迁移学习、深度学习特征提取、影像组学、包装法特征选择、机器学习模型训练等方法，实现了乳腺癌数据的实时分类，提高了分类准确度，本发明利用了深度学习提取的高维度抽象特征，也避免了小数据集在深度学习上的过拟合问题。
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公开(公告)号：CN110136108B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910379311.6
申请日：2019-05-08
申请人： 郑州大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G16H30/20 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种采用机器学习算法对乳腺癌进行良恶性特征统计的方法，属于大数据技术领域，建立影像数据库服务器、医生客户端服务器、第一辅助服务器和第二辅助服务器，解决了全面的提取重要的影响特征，进行特征去冗余，提高结果准确度的技术问题，本发明辅助系统的分类结果比较准确，可以作为医生诊断的重要参考信息，同时本发明可以循环迭代更新，随着数据量的增多，准确率会越来越高。
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公开(公告)号：CN109215773B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201811363467.7
申请日：2018-11-16
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的日常检测方法，属于大数据技术领域，包括终端装置、远程医疗中心和急救中心，远程医疗中心部署远程医疗服务器；急救中心部署急救服务器，解决了通过远程联网实现对患者的实时健康监测，及时处理急救事件的技术问题，本发明可以实时监控患者的日常病症表现，能让患者主动上传主诉，增强了患者和医生之间的互动，方便医生把握患者病症的发展趋势。
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公开(公告)号：CN109949268A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910065777.9
申请日：2019-01-24
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的肝细胞癌分化水平分级方法，包括建立前置服务器、前期处理服务器和数据中心，对MRI图像进行感兴趣区域划分，对特征集通过皮尔森相关系数进行稳定特征的选择，对特征去冗余，采用支持向量机训练分类模型，得出最优模型，解决了为肝细胞癌提供分级影像数据的技术问题，本发明经过特征构造，特征选择，特征去冗余等特征工程，结合SVM线性分类器，在肝细胞癌的影像分级上得到了较好的分类效果。
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