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公开(公告)号：CN118212407A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410274716.4
申请日：2024-03-11
申请人： 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要： 本申请公开了一种肿瘤图像的分割方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取待进行肿瘤分割的原始肿瘤图像，其中，原始肿瘤图像为对目标对象的目标器官进行CT扫描后得到的图像；采用肿瘤分割模型对原始肿瘤图像进行分割，得到肿瘤区域所对应的目标肿瘤图像，其中，肿瘤分割模型包括编码器、解码器和多尺度注意力模块，多尺度注意力模块通过结合目标对象在原始肿瘤图像中采样的交互点对原始肿瘤图像进行特征融合处理；显示目标肿瘤图像。本申请解决了相关技术中对于肿瘤的分割存在精度较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118016274B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
申请人： 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
摘要： 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
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公开(公告)号：CN117671597B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311798305.7
申请日：2023-12-25
申请人： 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及机器学习检测技术领域，公开了一种老鼠检测模型的构建方法和老鼠检测方法及装置，本发明搜集老鼠图片以及老鼠监控视频数据，并对老鼠图片以及老鼠监控视频数据进行预处理，得到老鼠检测数据集；对预设YOLO8模型进行网络结构上的优化，得到优化后的YOLO8网络模型；基于预处理后的老鼠数据集训练得到老鼠检测模型，提高老鼠检测模型的检测准确度以及泛化能力，更进一步的提升老鼠检测模型的训练速度以及推理速度。
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公开(公告)号：CN118136231A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311853605.0
申请日：2023-12-29
申请人： 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC分类号： G16H50/20 , G06F16/332 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及计算机应用技术领域，公开了基于大语言模型的多角色协同信息处理方法及装置，该方法包括：获取目标对象的基本信息和提问信息；对基本信息及提问信息进行分析处理，得到对应的多个提示词；通过预先建立的导诊智能体对提示词进行分析，匹配多个预先建立的信息处理智能体，多个信息处理智能体被配置为适应于不同的信息处理需求；通过各信息处理智能体对于基本信息及提问信息进行分析，得到各信息处理智能体分别对应发言结果；通过预先建立的会诊智能体对各信息处理智能体的发言结果进行汇总，得到最终的处理结果，导诊智能体、各信息处理智能体、会诊智能体是通过大语言模型建立的。本发明得到的问题分析结果及建议更加全面、可靠。
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公开(公告)号：CN118016274A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
申请人： 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
摘要： 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
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公开(公告)号：CN117671597A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311798305.7
申请日：2023-12-25
申请人： 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及机器学习检测技术领域，公开了一种老鼠检测模型的构建方法和老鼠检测方法及装置，本发明搜集老鼠图片以及老鼠监控视频数据，并对老鼠图片以及老鼠监控视频数据进行预处理，得到老鼠检测数据集；对预设YOLO8模型进行网络结构上的优化，得到优化后的YOLO8网络模型；基于预处理后的老鼠数据集训练得到老鼠检测模型，提高老鼠检测模型的检测准确度以及泛化能力，更进一步的提升老鼠检测模型的训练速度以及推理速度。
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公开(公告)号：CN117132053A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311022644.6
申请日：2023-08-14
申请人： 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 中国人民解放军91977部队
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/105 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F40/289 , G06F18/22
摘要： 本发明提供一种人力资源岗位匹配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对待匹配岗位信息与多个人员信息进行匹配排序，确定排序靠前的多个目标人员信息；基于所述待匹配岗位信息和每个所述目标人员信息，确定每个所述目标人员信息对应的二元组人岗数据；将每个所述二元组人岗数据输入人岗匹配神经网络模型，得到所述人岗匹配神经网络模型输出的所述待匹配岗位信息对应的人员岗位匹配结果；所述人岗匹配神经网络模型是根据所述二元组人岗数据的样本及其对应的人员信息标签训练得到的。本发明可以输出精确的用于匹配待匹配岗位信息的人员岗位匹配结果，在提高人员岗位匹配效率的同时，为用户提供高精度的人岗匹配结果。
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公开(公告)号：CN118015058A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410248326.X
申请日：2024-03-05
申请人： 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院) , 北京大学
IPC分类号： G06T7/50 , G06T7/11 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/62 , G06T7/60
摘要： 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种视网膜血管曲率的计算方法、系统及设备。包括获取眼底图像；对眼底图像进行血管分割得到动脉血管和静脉血管；对所述动脉血管和静脉血管进行骨架提取得到骨架图像；筛除所述骨架图像中的存在分叉点的血管得到筛除后的图像；基于筛除后的图像进行计算得到血管的曲率。本申请计算得到视网膜动脉血管与静脉血管的曲率，能够有效预测心血管疾病的风险，具有很好临床价值。
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公开(公告)号：CN117788473B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410211417.6
申请日：2024-02-27
申请人： 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院) , 北京大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G16H50/20 , A61B5/021 , A61B5/00
摘要： 本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种基于双眼融合网络预测高血压的方法、系统和设备。方法包括：获取被试左/右眼的眼底图像和右眼的眼底图像；所述左/右眼的眼底图像输入Transformer编码器进行特征提取得到左/右眼底图像特征；将所述左/右眼底图像特征展开成2维左/右眼底特征序列，二者列连接得到双眼特征序列，在所述双眼特征序列上作用Transformer层后得到双眼融合特征序列，所述Transformer层由自注意力层和前馈神经网络组成，计算所述双眼融合特征序列的列均值得到双眼融合特征；基于所述双眼融合特征进行高血压预测。本发明可以预测个体未来是否会新发高血压，有利于指导个体采取预防和干预措施。
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公开(公告)号：CN117788473A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410211417.6
申请日：2024-02-27
申请人： 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院) , 北京大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G16H50/20 , A61B5/021 , A61B5/00
摘要： 本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种基于双眼融合网络预测高血压的方法、系统和设备。方法包括：获取被试左/右眼的眼底图像和右眼的眼底图像；所述左/右眼的眼底图像输入Transformer编码器进行特征提取得到左/右眼底图像特征；将所述左/右眼底图像特征展开成2维左/右眼底特征序列，二者列连接得到双眼特征序列，在所述双眼特征序列上作用Transformer层后得到双眼融合特征序列，所述Transformer层由自注意力层和前馈神经网络组成，计算所述双眼融合特征序列的列均值得到双眼融合特征；基于所述双眼融合特征进行高血压预测。本发明可以预测个体未来是否会新发高血压，有利于指导个体采取预防和干预措施。
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