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公开(公告)号：CN110991486B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN201911082512.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06Q10/0639 , G06Q10/101
Abstract: 本发明公开了一种多人协作图像标注质量控制的方法和装置，其中，方法包括：在标注包中按预设的比例投入金标准数据，以验证标注用户针对任一标注包的标注质量，通过验证的标注包数据暂定为合格，执行下一步骤，未通过的数据包将被重新打散，重新分配给用户进行标注；将一份图像分发给多位用户，收集多位用户对图像的标注结果，获取重复标签后，得到真实标签；以数据包或者用户为单位进行随机抽检，评价标注质量；将使用金标准推算的用户准确率反馈给用户，并将金标准中以及人工抽检出的错误数据及其对应的正确答案反馈给标注用户，以使标注用户接收再训练。该方法不仅可以保证标注质量，而且可以获取正确标注结果，简单易实现。
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公开(公告)号：CN114255884A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111517662.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 北京邮电大学
Abstract: 一种高血压药物治疗知识图谱构建方法，包括：高血压药物治疗知识图谱采用自上而下的方式，先构建Schema，再抽取知识；构建过程根据抽取和应用实际情况，不断完善和优化Schema；构建属性图模型；对属性图模型采用HugeGraph和MongoDB混合数据存储模式；数据加工和专家审核相结合增加知识准确度。本发明的有益效果是：通过属性图模型，解决了多元关系在临床医学知识表示中建模的问题。
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公开(公告)号：CN110993064B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN201911070252.0
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G16H30/20 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像标注方法及装置，其中，方法包括以下步骤：对输入的影像诊断报告、电子病历信息与医学影像进行预处理，生成包含医学影像与抽取出的相关诊断信息的数据；基于深度学习对医学影像进行预标注，其中，基于图像语义分割技术对影像进行分割，得到各个病变区域的边界范围，对影像实现像素级分割标注，并基于图像分类技术结合影像相关诊断信息对影像所属的疾病类型进行分类标注；将预标注后的影像及相关诊断信息通过界面展示，以接收交互式指令，供医生对预标注影像结果进行微调，并导出标注结果。该方法不仅提升了标注效率，同时保证了标注精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114817459B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210323152.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/334 , G06F40/295 , G06F18/214 , G06N3/048 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种融合实体间关系的中文医学命名实体识别方法和装置，其中，该方法包括：通过预训练的编码模型对医学文本进行编码处理，并利用编码网络进行编码处理获得高层级特征向量；利用预训练的编码模型进行关系嵌入表示，同时采用注意力机制将第二文本信息作为上下文信息，并对医学文本中的关系嵌入和文本嵌入进行运算得到医学文本的关系特征信息；通过权重分配策略计算概率权重并融合上下文信息和关系特征信息，以对关系特征信息和医学文本进行权重分配平衡；通过实体识别模型的解码输出概率最高的命名实体类别，以得到对应医学文本的各标签结果。本发明可以将关系信息有效融入文本表示中，以增强医学领域实体识别能力。
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公开(公告)号：CN110993064A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911070252.0
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像标注方法及装置，其中，方法包括以下步骤：对输入的影像诊断报告、电子病历信息与医学影像进行预处理，生成包含医学影像与抽取出的相关诊断信息的数据；基于深度学习对医学影像进行预标注，其中，基于图像语义分割技术对影像进行分割，得到各个病变区域的边界范围，对影像实现像素级分割标注，并基于图像分类技术结合影像相关诊断信息对影像所属的疾病类型进行分类标注；将预标注后的影像及相关诊断信息通过界面展示，以接收交互式指令，供医生对预标注影像结果进行微调，并导出标注结果。该方法不仅提升了标注效率，同时保证了标注精度。
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公开(公告)号：CN110991486A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911082512.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多人协作图像标注质量控制的方法和装置，其中，方法包括：在标注包中按预设的比例投入金标准数据，以验证标注用户针对任一标注包的标注质量，通过验证的标注包数据暂定为合格，执行下一步骤，未通过的数据包将被重新打散，重新分配给用户进行标注；将一份图像分发给多位用户，收集多位用户对图像的标注结果，获取重复标签后，得到真实标签；以数据包或者用户为单位进行随机抽检，评价标注质量；将使用金标准推算的用户准确率反馈给用户，并将金标准中以及人工抽检出的错误数据及其对应的正确答案反馈给标注用户，以使标注用户接收再训练。该方法不仅可以保证标注质量，而且可以获取正确标注结果，简单易实现。
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公开(公告)号：CN114817459A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210323152.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种融合实体间关系的中文医学命名实体识别方法和装置，其中，该方法包括：通过预训练的编码模型对医学文本进行编码处理，并利用编码网络进行编码处理获得高层级特征向量；利用预训练的编码模型进行关系嵌入表示，同时采用注意力机制将第二文本信息作为上下文信息，并对医学文本中的关系嵌入和文本嵌入进行运算得到医学文本的关系特征信息；通过权重分配策略计算概率权重并融合上下文信息和关系特征信息，以对关系特征信息和医学文本进行权重分配平衡；通过实体识别模型的解码输出概率最高的命名实体类别，以得到对应医学文本的各标签结果。本发明可以将关系信息有效融入文本表示中，以增强医学领域实体识别能力。
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公开(公告)号：CN114239580A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111333648.7
申请日：2021-11-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种医学命名实体识别方法及系统，所述方法包括：获取待进行医学命名实体的目标文本及所述目标文本中各实体对应的百科知识文本；将所述待进行医学命名实体的目标文本及所述目标文本中各实体对应的百科知识文本输入预先训练好的医学命名实体识别模型中，得到所述目标文本的医学命名实体识别结果；其中，所述预先训练的医学命名实体识别模型是基于预先标记好实体的文本获取的；所述预先训练的医学命名实体识别模型包括：BERT层、Bi‑LSTM层、知识层和CRF层。本发明提供的技术方案，基于对文本中各实体对应的百科知识信息查询，考虑百科知识与文本的关系，利用百科知识增强原文本表示，然后再进行目标文本的医学命名实体识别，进而增强了命名实体的识别效果。
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