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公开(公告)号：CN113313164A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110585365.5
申请日：2021-05-27
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 张敬谊 , 丁偕 , 张伯强 , 崔浩阳 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明涉及一种基于超像素分割与图卷积的数字病理图像分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：使用简单线性迭代聚类算法SLIC对数字病理图像进行超像素分割，获得超像素的分割区域；S2：将每个超像素区域作为图结构中的节点，以超像素区域是否共边作为节点之间分配边的依据，构建基于数字病理图像的图结构；S3：将构建的所述图结构的数据按照预设的比例随机分为训练集、验证集和测试集，通过训练、验证和测试图卷积神经网络，获得最佳的预测模型；S4：基于所述预测模型，对所述数字病理图像进行分类。本发明利用图卷积神经网络实现对数字病理图像的分类预测，提高了病理图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113823060A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110693691.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 戴梅 , 国策 , 王奕 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明提供了一种人员危险行为智能预警系统，包括：数据采集子系统、数据传输子系统、数据分析子系统和数据展示子系统；所述数据采集子系统采集特定区域范围的图像信息，根据所述图像信息检测得到人员危险行为信息，将所述人员危险行为信息传输给所述数据传输子系统；所述数据传输子系统对接收的数据进行安全检测，在安全检测无误后进行转发；所述数据分析子系统接收所述数据传输子系统转发的所述人员危险行为信息，并对所述信息进行分析，将分析结果发送给数据传输子系统；所述数据展示子系统接收所述数据传输子系统转发的所述分析结果，并对所述分析结果进行展示。从而使得能对人员危险行为自动检测、标注，实现智能预警。
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公开(公告)号：CN111816268A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010713001.6
申请日：2020-07-22
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明提供一种基于移动信息平台的静脉输血闭环系统，以医院管理信息系统、检验信息系统、血库系统和电子病历系统为基础，在移动信息平台上形成静脉输血闭环管理系统，通过无线WLAN技术，自动读取医嘱信息，智能核对与身份辨识，完成采血、输血工作，包括：定血型与交叉配血、领血、输血、输血记录自动生成、输血质量数据分析与监控等步骤。本发明可提高输血质量，保证输血安全，提高输血系统适用性。
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公开(公告)号：CN113645180A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110626564.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 董枫 , 王奕 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 一种人流统计分析系统及其方法，其中系统包括数据采集系统、数据分析系统和数据展示系统，所述数据采集系统包括采集装置和分析单元，通过所述采集装置获取人流数据和视频图片数据，并通过所述分析单元对人流数据进行分析和告警，告警信息和视频图片数据输送到所述数据分析系统，所述数据分析系统对视频图片数据进行数据存储和识别分析，经识别分析的视频图片数据和告警信息通过防火墙输送到数据展示系统进行可视化展示。该系统可以对人流进行统计和告警，便于院方及时的进行人员分流疏散，此外还可以对人员进行识别分析，实现对被布控对象的检测和追踪，进一步降低医院内的安全隐患。
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公开(公告)号：CN113539274A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110662661.0
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 王坚 , 常才 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明是关于一种语音处理方法及装置，其中，方法包括：接收用户输入的语音信息；对所述语音信息进行声纹识别，并根据识别结果确定所述用户的年龄；判断所述用户的年龄所属的目标年龄范围；确定与所述目标年龄范围对应的目标语音处理模型；使用所述目标语音处理模型对所述语音信息进行处理。通过该技术方案，根据用户输入的语音信息确定用户的年龄，进而根据用户的年龄确定对应的目标语音处理模块，从而使用目标语音处理模型对语音信息进行处理，这样，针对不同的年龄段设置不同的语音处理模型，对每个年龄段的语音信息进行有针对性的处理，可以使得处理效果更好，提高语音处理的准确性，提升用户的使用体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113270189A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110546178.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 张志远 , 翟洁 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的肿瘤治疗辅助决策方法，所述方法构建并训练患者状态转移模型与治疗决策模型，所述患者状态转移模型通过循环神经网络对肿瘤患者的状态变化进行建模，利用实际诊疗中获取到的诊疗方案与检查指标作为数据来源，模拟肿瘤患者在某种诊疗方案下的状态变化；所述治疗决策模型通过强化学习对治疗肿瘤患者的过程进行建模，利用患者状态转移模型作为数据来源，构建深层Q网络(DQN)作为策略网络，以RECIST实体瘤疗效评价标准与TNM肿瘤影像学分期标准为基础构造激励函数，进行迭代训练。本发明可在一定程度上减轻肿瘤专科医生的工作量，模型所预测的治疗手段可作为决策参考而减少医生的决策失误，辅助医生指定可行的治疗方案。
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公开(公告)号：CN113270189B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110546178.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 张志远 , 翟洁 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的肿瘤治疗辅助决策方法，所述方法构建并训练患者状态转移模型与治疗决策模型，所述患者状态转移模型通过循环神经网络对肿瘤患者的状态变化进行建模，利用实际诊疗中获取到的诊疗方案与检查指标作为数据来源，模拟肿瘤患者在某种诊疗方案下的状态变化；所述治疗决策模型通过强化学习对治疗肿瘤患者的过程进行建模，利用患者状态转移模型作为数据来源，构建深层Q网络(DQN)作为策略网络，以RECIST实体瘤疗效评价标准与TNM肿瘤影像学分期标准为基础构造激励函数，进行迭代训练。本发明可在一定程度上减轻肿瘤专科医生的工作量，模型所预测的治疗手段可作为决策参考而减少医生的决策失误，辅助医生指定可行的治疗方案。
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公开(公告)号：CN113672170A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110838878.2
申请日：2021-07-23
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 朱敏俊 , 王奕 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰 , 胡佳迎
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种冗余数据标记及去除方法,属于数据存储技术领域。所述方法包括：写入文件时，对所述文件进行动态可变长分割，形成不同长度的多个数据块；对所述多个数据块进行分组，得到数据块组，并计算每个数据块以及所述数据块组的布隆值；对所述数据块的布隆值进行处理，形成所述数据块的特征值；判断所述数据块的特征值是否存在于元数据库中；若所述元数据库中已存在所述数据块的特征值，则再次计算所述数据块的布隆值，将其与元数据库中各个数据块组的布隆值进行比较，定位所述数据块的相似组，确定冗余数据块；标记所述冗余数据块，并根据预定的策略删除或保留所述冗余数据块。本方法具有冗余识别率高、高可靠性、高鲁棒性、资源占用少的优点。
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公开(公告)号：CN113539257A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110662649.X
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 王坚 , 常才 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明公开了一种语音唤醒方法及装置，用于提高利用语音唤醒终端设备的准确度，所述方法包括：当终端设备接收到用户输入的包含预设唤醒词的第一语音数据时，对所述第一语音数据和预设语言模型进行匹配，获得所述第一语音数据的置信度；判断所述置信度是否小于预设置信度阈值；当所述置信度小于所述预设置信度阈值时，执行预设操作；当所述置信度大于或等于所述预设置信度阈值时，唤醒所述终端设备的语音控制功能。该技术方案使得用户利用语音唤醒终端设备失败时，终端设备能够通过执行预设操作来提高第一语音数据的置信度，从而提高用户利用语音唤醒终端设备的准确度以及用户的体验度。
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公开(公告)号：CN113313164B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110585365.5
申请日：2021-05-27
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 张敬谊 , 丁偕 , 张伯强 , 崔浩阳 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06T7/11 , G16H30/20 , G06V10/762 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及一种基于超像素分割与图卷积的数字病理图像分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：使用简单线性迭代聚类算法SLIC对数字病理图像进行超像素分割，获得超像素的分割区域；S2：将每个超像素区域作为图结构中的节点，以超像素区域是否共边作为节点之间分配边的依据，构建基于数字病理图像的图结构；S3：将构建的所述图结构的数据按照预设的比例随机分为训练集、验证集和测试集，通过训练、验证和测试图卷积神经网络，获得最佳的预测模型；S4：基于所述预测模型，对所述数字病理图像进行分类。本发明利用图卷积神经网络实现对数字病理图像的分类预测，提高了病理图像分类的准确率。
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