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公开(公告)号：CN111967391A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010829924.8
申请日：2020-08-18
申请人： 清华大学
摘要： 本公开提供了一种医学化验单的文本识别方法和计算机可读存储介质，涉及文本识别技术领域。其中，医学化验单的文本识别方法包括：通过基于锚的卷积神经网络对待识别化验单的文本框进行字段定位，锚的水平宽度是根据待识别化验单的文本框的水平宽度预设确定的，卷积神经网络的下采样比例由锚的水平宽度确定；将字段定位的特征图输入至文本识别模块，文本识别模块的输出层包含前向-后向神经网络层，以获取待识别化验单的第一字符识别结果，前向-后向神经网络层中引入注意力机制。通过本公开的技术方案，减少了提取文本框的漏检或黏连的情况发生，提高了医学化验单的文本识别的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN110378438A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910727040.9
申请日：2019-08-07
申请人： 清华大学
摘要： 本公开涉及一种标签容错下的图像分割模型的训练方法、装置及相关设备。该方法包括：获取训练样本集；通过分割模型对样本图像进行处理，获得预测分割结果；根据预测分割结果和样本图像的像素级标注确定分割损失函数；通过质量感知模型和防过拟合模型对样本图像及其像素级标注进行处理，获得相对质量指标；根据分割损失函数与相对质量指标，调节分割模型和质量感知模型的参数，获得训练完成的分割模型。本公开涉及的标签容错下的图像分割模型的训练方法、装置及相关设备，根据样本图像及其像素级标注生成相对质量指标，并根据相对质量指标调整分割损失函数以完成模型训练，能够在训练样本集具有噪声时仍保证训练后的分割模型具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN110277165A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910567661.5
申请日：2019-06-27
申请人： 清华大学 , 科大讯飞股份有限公司
摘要： 本申请提出一种基于图神经网络的辅助诊断方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：从病例文档中提取得到病例关键词；至少根据提取得到的各个病例关键词以及所述病例文档，构建拓扑结构图，所述拓扑结构图用于表示病例关键词之间，以及病例文档和病例关键词之间的关联关系；利用预先训练的图神经网络对所述拓扑结构图进行处理，确定与所述病例文档对应的疾病诊断结果；其中，所述图神经网络至少通过对拓扑结构图进行处理确定疾病诊断结果训练得到。该方法以病例文档为基础，借助图神经网络对患者疾病进行诊断，实现了自动化的辅助诊断，将该方案应用于临床可以显著减轻医生工作量，提高疾病诊断效率。
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公开(公告)号：CN105989143B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201510091477.X
申请日：2015-02-28
申请人： 科大讯飞股份有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种网络实体热度分析方法及系统，该方法包括：获取网络实体热度相关信息，所述热度相关信息是指能够体现所述网络实体被用户关注程度的信息；根据所述网络实体热度相关信息构建不同类型网络实体实例间的链接关系图，所述链接关系图中每个节点代表一个网络实体实例；根据所述链接关系图中节点的热度空间值计算节点间的跳转概率，所述热度空间值指将所有网络实体实例的热度值划分到同一空间后，每个网络实体实例的热度值；根据所述跳转概率，计算每个节点的热度值。利用本发明，可以有效提高热度分析结果的可靠性、区分性和准确性。
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公开(公告)号：CN109994215A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910338773.3
申请日：2019-04-25
申请人： 清华大学 , 科大讯飞股份有限公司
摘要： 本申请提供了一种疾病自动编码系统、方法、设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标对象，目标对象为待编码疾病名称或疾病描述；从疾病编码库中筛选出与目标对象相关的编码，由筛选出的编码组成候选编码集；基于候选编码集中各个编码对应的疾病名称与目标对象的语义关系，从候选编码集中确定目标对象对应的编码。本申请提供的疾病自动编码方法能够自动、准确、高效地从疾病编码库中确定出待编码疾病名称或疾病描述对应的编码。
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公开(公告)号：CN109065015A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810844009.9
申请日：2018-07-27
申请人： 清华大学 , 科大讯飞股份有限公司
CPC分类号： G10L15/265 , G10L13/02 , G10L15/063 , G10L15/22 , G10L2015/0638 , G10L2015/225
摘要： 本申请公开了一种数据采集方法、装置、设备及可读存储介质，由于获取了目标项目对应的问答节点集合，集合中包含了目标项目对应的问题信息，基于问题信息实现的机器自动数据采集，不会出现人工漏问导致的采集数据缺失的问题，并且机器采集相比人工采集效率得到了大大提升。
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公开(公告)号：CN106156042A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510137775.8
申请日：2015-03-26
申请人： 科大讯飞股份有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种热点信息展示方法及系统，该方法包括：获取待展示的热点信息及所述热点信息的重要度得分，每条热点信息包括两个相关联的热点；将所述热点信息按重要度得分从大到小进行排序，生成热点信息序列；依次选择所述热点信息序列中的每条热点信息构建热点信息图，所述热点信息图中，使用节点表示所述热点，使用边表示热点之间的联系；根据所述热点信息的重要度得分调整所述热点信息图中各节点的大小；将所述热点信息图展示给用户。利用本发明，可以将各热点之间的关联关系更直观地展现给用户，方便了用户的理解，可以更好地帮助用户从热点信息中快速提取有用信息，进而做出正确决策。
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