公开(公告)号：CN116563874A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310533494.9

申请日：2023-05-12

Applicant: 华南理工大学 ,  广东省中医院(广州中医药大学第二附属医院、广州中医药大学第二临床医学院、广东省中医药科学院)

Inventor： 黄双萍 ,  杨帆 ,  黄森 ,  林方政 ,  韦以锋 ,  彭卓龙 ,  林定坤

IPC: G06V30/414 ,  G06V30/146 ,  G06V30/186 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务交互的医学诊疗报表端到端识别方法，其特征在于，所述方法包括：构建多任务交互端到端识别网络，所述的多任务，包括医学诊疗报表的结构和内容识别、表格单元格的检测定位；构建单元格的视觉特征与结构语义特征的匹配损失函数；利用不确定度加权的多任务学习损失函数训练所述的多任务交互端到端识别网络；后处理网络预测结果。本发明方法提供一种端到端可训练的基于多任务交互以及单元格语义与视觉特征对齐的方法来高效识别医学诊疗报表。

公开(公告)号：CN116563867A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310533619.8

申请日：2023-05-12

Applicant: 华南理工大学 ,  广东省中医院(广州中医药大学第二附属医院、广州中医药大学第二临床医学院、广东省中医药科学院)

Inventor： 黄双萍 ,  杨帆 ,  黄森 ,  林方政 ,  韦以锋 ,  彭卓龙 ,  林定坤

IPC: G06V30/41 ,  G06V30/164 ,  G06V30/19 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/091

Abstract: 本发明公开了一种用于医疗文档OCR识别的噪声鲁棒主动学习方法，包括：在主动学习样本筛选阶段，该算法首先采用基于最小置信度的筛选方法，通过累乘得到序列整体置信度作为指标,筛选出一批高度不确定的有价值样本；然后，在迭代训练阶段，设计动态噪声标签校正损失函数，该算法在原识别损失基础上引入正则项用以鼓励样本预测概率分布朝着低熵的方向变化，获得一个确信的预测用于校正噪声标签；进一步，算法设计一个动态调控函数控制正则项，在前期分配给使用真实标签的识别损失项更高的权重，而后期则将权重更多地分配到熵最小化项上，鼓励信任低熵预测概率分布，以达到动态校正噪声标签目的。