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公开(公告)号：CN116030247B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310299830.8
申请日：2023-03-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种医学图像样本生成方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的医学图像样本生成方法中，在用户分析医学图像时，采集医学图像，作为样本图像，并采集用户的视线数据；根据视线数据，在样本图像中，生成与医学信息相关的感兴趣区域，作为样本图像对应的标注图像；针对任意两个样本图像，对该两个样本图像进行融合，得到合成样本图像，并根据该两个样本图像对应的两个标注图像，得到合成标注图像，合成标注图像对应于合成样本图像；将各样本图像以及各合成样本图像确定为模型的训练样本，并将各标注图像以及各合成标注图像确定为模型的标注，进行基于深度学习框架的医学图像视线区域预测，即合成标注图像样本的生成。
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公开(公告)号：CN116309582A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310570690.3
申请日：2023-05-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种便携式超声扫描图像的识别方法、装置及电子设备，本说明书实施例将患者病变部位的图像输入到图像识别模型中，通过图像识别模型，先对图像进行一次卷积，得到第一特征，再通过不同卷积核的卷积层，分别对第一特征进行卷积，得到第三特征和第四特征。将第三特征和第四特征进行拼接，得到第五特征。基于第五特征，确定出对图像进行病因识别的最终特征。在此方法中，同时采用不同卷积核的卷积层，对第一特征进行卷积处理，可以得到图像中不同的空间特征，再将不同的空间特征进行拼接，得到图像更多的空间特征，通过更多的空间特征进行病因识别，可以降低低质量图像对病因识别的干扰，从而提高病因识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116257622A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310551004.8
申请日：2023-05-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/34 , G06F40/169 , G16H10/60
Abstract: 本说明书公开了一种标签渲染方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例先确定对医疗文本进行标注所得到的标签集，根据标签集中任意相邻两个标签的标签信息或任意相邻两个标签的标签文本框在页面中展示的相对位置关系，判断这两个标签是否重叠。根据标签的初始渲染层级以及判断结果，得到最终渲染层级。最后，根据每个标签的最终渲染层级以及医疗文本的原始行间距，将每个标签渲染于医疗文本行与行之间的页面区域中。在此方法中，由于渲染层级是指标签渲染于医疗文本中时离标注文本的垂直距离是医疗文本的原始行间距的倍数值，因此，当多个标签比较接近时，基于不同的渲染层级将多个标签渲染于医疗文本中，可以解决多个标签重叠问题。
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公开(公告)号：CN115756449B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211544961.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种页面复用方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例在获取到待开发的客户端中需要配置的多个页面的页面框架信息之后，可以确定多个页面对应的组件关系树。将组件关系树与预先构建的参考关系树进行比对，以从参考关系树中确定出由各目标组件构成的目标树结构。在参考关系树中各目标组件之间的依赖关系与在组件关系树中相匹配。最后，查询已开发的客户端所使用的目标组件的组件代码，以对组件代码进行复用。在此方法中，可以将待开发的多个页面对应的组件关系树与已开发出的客户端所包含的各页面对应的参考关系树进行比对，来确定出可以复用的组件代码，从而一次性查找出可复用的多个参考页面，提高了页面开发效率。
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公开(公告)号：CN116187448A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310454358.0
申请日：2023-04-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种信息展示的方法、装置、存储介质及电子设备。首先，获取患者的就诊文本数据以及患者的医学影像数据。其次，从预先构建的各种手术方案对应的知识图谱中选取患者的待执行的目标手术方案对应的知识图谱，作为目标知识图谱。然后，针对目标手术方案对应的每项手术风险，将就诊文本数据、医学影像数据以及目标知识图谱输入到预先训练的该项手术风险对应的预测模型中，预测在执行目标手术方案时，患者出现该项手术风险的概率。接着，构建患者对应的融合知识图谱。最后，将融合知识图谱进行展示。本方法可以提高医生与家属之间的沟通效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116149865A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310397090.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种变频执行任务的方法、装置、设备及可读存储介质，基于多个历史周期的实际数据量，得到优化后的各周期参数对应的数据量预测函数，根据优化后的该周期参数对应的数据量预测函数，确定目标周期的第一预测数据量，进而确定目标周期的第二预测数据量。结合第二预测数据量和服务器的负载程度，调整目标周期的数据处理时长。可见，通过将对应于不同周期长度的各周期参数对应的数据量预测函数确定的第二预测数据量，与服务器的负载程度结合得到调整后的目标周期的方式，使得服务器在执行数据处理任务时考虑不同的周期长度内数据量的季节性趋势值，达到平稳并高效的使用服务器资源的目的，提升任务执行的效率。
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公开(公告)号：CN115187783B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211099106.2
申请日：2022-09-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的多任务混合监督医疗图像分割方法及系统，包括：基于各种弱监督数据以及完全监督和未标记数据的数据采集模块；基于联邦学习的第一阶段多任务网络模型模块，基于第二阶段伪标签生成模块，基于第二阶段动态样本选择模块，基于不同阶段的联邦模型动态更新模块。本发明打破了单一标签类型的限制，提出一种基于联邦学习的多任务混合模型架构，通过检测任务辅助医学图像分割任务联合各方数据进行协同建模，确保患者隐私的基础上，打破各方的数据孤岛，不仅充分地挖掘多机构数据的潜能和深层价值，而且充分利用任务之间的关系进而挖掘有效的上下文特征，实现不同层次特征之间的信息互补，进而提高模型的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114861600B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210793967.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/117 , G06F40/166 , G06F40/274 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向NER的中文临床文本数据增强方法及装置，通过数据预处理得到未标注数据和标签线性化处理的标注数据。使用未标注数据，通过掩盖文本中的部分信息，基于保留信息对掩盖部分进行预测，同时引入实体词级判别任务，进行基于片段的语言模型预训练；在微调阶段引入多种解码机制，基于预训练后的基于片段的语言模型得到文本向量和文本数据之间的关系，将线性化的带实体标签数据转化为文本向量，在文本生成模型的预测阶段通过正向解码和反向解码进行文本生成，通过对标签进行解析，得到带有标注信息的增强数据。本发明在进一步提升数据多样性的同时，对增强数据的质量也做了改善，从而确保模型可以生成更多高质量增强数据。
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公开(公告)号：CN115424741A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211361950.8
申请日：2022-11-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于因果发现的药物不良反应信号发现方法及系统。本发明利用电子病历数据发现药物不良反应信号的过程中引入因果关系，最大化的保留真实世界电子病历数据中的数据维度，构建包含因果效应的贝叶斯网络结构，以及同时对用药干预和不良事件发生产生作用的混杂因素集。混杂因素集构建方法从数据出发，无需人工接入和先验知识，最大程度保留真实世界中存在的混杂因素，基于这些混杂因素构建用药干预组与对照组，模拟随机对照实验，使得组间不良反应发生情况的对比具有因果意义，进而生成具有因果关系的药物不良反应信号，在临床指导中具有重要价值。
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公开(公告)号：CN115083616B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210980822.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督图聚类的慢性肾病亚型挖掘系统，包括：数据采集模块：用于采集慢性肾病诊疗记录中的结构化数据；数据提取与预处理模块：用于对所述结构化数据提取和预处理，得到实体集合和就诊集合；慢性肾病亚型挖掘模块：用于利用所述实体集合和所述就诊集合构建慢性肾病亚型挖掘模型；慢性肾病表型亚型评估模块：用于对所述慢性肾病亚型挖掘模型进行评估；慢性肾病亚型预测模块：用于对患者的结构化数据进行预测。本发明解决了过程挖掘方法无法处理纵向电子病历数据中单次就诊内事件信息和多次就诊间事件信息等多粒度信息并存的问题。
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