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公开(公告)号:CN115101181A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210741539.7
申请日:2022-06-28
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: G16H40/20 , G06Q10/10 , G06F40/174
摘要: 本申请公开了一种手术排序方法、模型训练方法以及相关装置,涉及计算机技术领域,该方法包括:获取待处理手术的介绍数据;对所述待处理手术的介绍数据中空白字段进行填充,得到填充后的介绍数据;对所述填充后的介绍数据中的文本进行数值化处理,得到数值化后的介绍数据;对所述数值化后的介绍数据中的数值进行标准化处理,得到标准化后的介绍数据;根据所述标准化后的介绍数据和台序识别模型,得到所述待处理手术的排序结果;所述台序识别模型基于历史手术的标准化后的介绍数据以及所述历史手术的排序结果训练得到。因此,该方法能够减轻工作人员的工作负担。
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公开(公告)号:CN113647959A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110850856.8
申请日:2021-07-27
申请人: 东软集团股份有限公司
摘要: 本申请实施例公开了一种心电波形信号的波形识别方法、装置及设备,该方法包括:获取心电波形信号,从心电波形信号中截取至少一个第一预设长度的输入波形信号。将输入波形信号输入到心拍识别模型中来识别输入波形信号中的各采样点是否为心拍数据。基于各采样点是否为心拍数据的分类结果,从心电波形信号确定出至少一个第二预设长度的心拍波形信号。将心拍波形信号输入到波形识别模型中,可获取波形识别模型输出的心拍波形信号中各采样点的波形分类结果。由于输入到波形识别模型的心拍波形信号中的采样点构成类似完整心拍,便于波形识别模型识别各种波形,降低了心电波形信号的波形识别复杂度,提高心电波形信号的波形识别准确率。
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公开(公告)号:CN112582044A
公开(公告)日:2021-03-30
申请号:CN202011487855.3
申请日:2020-12-16
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: G16H15/00
摘要: 本公开涉及一种处理病历的方法、装置、存储介质及电子设备,该方法可以对目标病历中的预设数据项、目标病历的实际填写时间以及填写完成度等目标病历参数中的每项分别进行质控,并在确定目标病历参数不满足预设合格条件的情况下,输出第一提示信息和第二提示信息,该第一提示信息用于提示用户对该目标病历参数进行修正,使得用户可以根据该第一提示信息及时修改不合格的目标病历,保证了病历的准确性和完整性;该第二提示信息用于提示该目标病历参数对应的质控缺陷和该质控缺陷对应的原因统计,并且可以同时向预先设置的移动终端、PC端以及病历质控系统对应的终端发送该第二提示信息,从而提醒相关人员提升后续填写病历的病历质量。
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公开(公告)号:CN113657772B
公开(公告)日:2024-05-21
申请号:CN202110955037.X
申请日:2021-08-19
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/10
摘要: 本申请实施例公开了一种样本检测分配方法、装置及设备,获取采样点的位置、采样点的最大采样数量、检测点的位置和检测点的最大检测数量。根据采样点和检测点的位置,将各个采样点分配给距离最近的检测点。判断是否要对选取的第一采样点的所属第一检测点进行调整。如是,满足直接分配条件时,将第一采样点分配给第二检测点。满足交换分配条件时,将第一采样点分配给第二检测点并将第二检测点的第二采样点分配给第一检测点。完成调整之后,或不需要对所属第一检测点进行调整时,重新选取第一采样点以及后续步骤,直至达到预设停止条件,输出各采样点分配的检测点。该方法可由终端设备,可节省人力成本,且能够实现采样点和检测点之间的合理分配。
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公开(公告)号:CN113288169B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202110579117.X
申请日:2021-05-26
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: A61B5/349
摘要: 本申请实施例公开了一种心电波形信号的波形识别方法、装置及设备,通过获取包括多个完整心拍的心电波形信号,先从心电波形信号中识别完整心拍的R点、Q点以及S点,以及各个点分别对应的时刻值;得到相邻R点之间的第一时间间隔的平均值;进而确定任一个完整心拍的起始点时刻值和结束点时刻值;基于确定的起始点时刻值、Q点时刻值、S点时刻值和结束点时刻值,得到目标T波波形信号和目标P波波形信号,进而确定T点和P点。其中,对心电波形信号的处理方式较为简单,可以快速地得到的心电波形信号的识别结果。并且能够实现对心电波形信号中五个特征点的识别,得到较为完整的心电波形信号的识别结果。
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公开(公告)号:CN116386826A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310123733.3
申请日:2023-02-16
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: G16H40/20 , G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F16/2458
摘要: 本申请实施例提供了一种手术排台方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:确定已申请排台的目标手术集;利用预构建的手术排台规则引擎和手术排台数学模型中的至少一种手术排台模型,根据所述目标手术集中每一目标手术的排台特征,确定为所述目标手术分配的手术间和分配台序。本申请实施例提供的技术方案,能够优化手术排台方式,提高手术自动化排台的准确性和合理性,尽可能避免排台人员后续对手术排台结果进行重新修正,极大减少手术排台时耗费的人工成本。
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公开(公告)号:CN113657772A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110955037.X
申请日:2021-08-19
申请人: 东软集团股份有限公司
摘要: 本申请实施例公开了一种样本检测分配方法、装置及设备,获取采样点的位置、采样点的最大采样数量、检测点的位置和检测点的最大检测数量。根据采样点和检测点的位置,将各个采样点分配给距离最近的检测点。判断是否要对选取的第一采样点的所属第一检测点进行调整。如是,满足直接分配条件时,将第一采样点分配给第二检测点。满足交换分配条件时,将第一采样点分配给第二检测点并将第二检测点的第二采样点分配给第一检测点。完成调整之后,或不需要对所属第一检测点进行调整时,重新选取第一采样点以及后续步骤,直至达到预设停止条件,输出各采样点分配的检测点。该方法可由终端设备,可节省人力成本,且能够实现采样点和检测点之间的合理分配。
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公开(公告)号:CN113647908B
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202110902579.0
申请日:2021-08-06
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: A61B5/00 , A61B5/346 , G06F18/213 , G06F18/24
摘要: 本申请实施例公开了波形识别模型的训练、心电波形识别方法、装置及设备,训练方法包括:获取各采样点带有波形分类结果标签的心电波形信号。根据心电波形信号长度和预设长度确定样本划分数量。将心电波形信号的长度区间内生成的n个随机数分别作为第一时刻点,从心电波形信号中截取第一时刻点到距离第一时刻点预设长度的第二时刻点之间的波形信号作为训练样本波形信号。将其输入包括特征提取子模型和分类子模型的波形识别模型中,获得输出的各采样点预测分类结果。基于各采样点预测分类结果和各采样点对应的波形分类结果标签,对波形识别模型进行训练。相比于现有训练样本,训练样本波形信号的数据量增加,能够提高波形识别模型的识别准确率。
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公开(公告)号:CN114219028B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202111538101.0
申请日:2021-12-15
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: G06F18/2413 , G06F18/15 , G06N3/0499 , G06N3/082 , A61B5/358 , A61B5/00
摘要: 本申请实施例公开了心电ST段抬高识别模型的训练、ST段抬高识别方法及装置,将获取的不同导联类型的训练心拍波形信号输入波形识别模型以获取训练心拍波形信号中各采样点的波形分类结果。根据各采样点的波形分类结果,提取训练心拍波形信号中的关键采样点。再根据关键采样点确定训练心拍波形信号的关键指标,并根据关键指标和训练心拍波形信号的导联类型,获取训练心拍波形信号是否存在ST段抬高的判断结果。将判断结果作为训练心拍波形信号对应的标签,利用训练心拍波形和对应的标签来训练残差网络,获得心电ST段抬高识别模型。如此,心电ST段抬高识别模型能够识别不同导联类型的心拍波形信号中是否存在ST段抬高,提高了ST段抬高识别的准确率。
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公开(公告)号:CN113408296B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202110707811.5
申请日:2021-06-24
申请人: 东软集团股份有限公司
IPC分类号: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F18/213 , G06F18/25
摘要: 本申请实施例公开了一种文本信息提取方法、装置及设备,通过提取待处理文本的文本特征和词性特征并融合,得到文本融合特征,将其输入至第一层次的序列标注模型中,可以对当前层次对应的待抽取信息项进行标注。进而利用得到的标注结果与文本融合特征进行融合,得到更新后的文本融合特征。通过更换当前层次的序列标注模型,可以依次进行各个层次的序列标注模型的标注,得到各个层次的序列标注模型的标注结果。通过对所述各个层次的序列标注模型输出的待处理文本的标注结果进行解析,获得待处理文本包括的不同层次的待抽取信息项的信息抽取内容。可以实现在自动进行文本信息提取的基础上,得到待处理文本的较为准确的文本信息。
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