-
公开(公告)号：CN115827837A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211466807.5
申请日：2022-11-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/332 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F40/295 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及一种基于骨科临床病历生成问答数据集的方法、装置及介质，所述方法包括如下步骤：获取多个骨科临床病历及每个所述骨科临床病历对应的医学图像，构建待标注数据集；提取每个所述骨科临床病历的医学实体；分别利用每个所述骨科临床病历的医学实体及每个所述骨科临床病历对应的医学图像替换视觉问答对模板中的医学实体占位符和图像占位符，生成多个医学视觉问答对；基于所述医学视觉问答对中的基于骨科临床病历生成的视觉问题和视觉答案对所述骨科临床病历对应的医学图像进行标注，生成问答数据集。本发明基于骨科临床病历实现医学图像的自动标注，减少了手动注释的成本，并提高了问答数据集的质量。
-
公开(公告)号：CN114168751A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111476205.3
申请日：2021-12-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于医学知识概念图的医学文本标签识别方法及系统。该方法包括：获取医学知识图谱，医学知识图谱包括多个医学疾病概念层次树，每个医学疾病概念层次树对应疾病的一个类别；获取文本特征关键词，文本特征关键词包括从医学文本中提取的关键词；将文本特征关键词映射到医学知识图谱中，得到特征关键词图谱；确定各文本特征关键词的重要度；根据各文本特征关键词的重要度，选择识别特征关键词，识别特征关键词用于对医学文本进行疾病类别识别；基于识别特征关键词对医学文本所属的疾病类别进行识别。本发明采用用于疾病的医学知识概念图辅助基于关键词的医学文本分类，提高了医学文本准确性，进而保障了分类结果的有效性。
-
公开(公告)号：CN113380360A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110629894.0
申请日：2021-06-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G16H10/60 , G06F16/36 , G06F16/532 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态病历图的相似病历检索方法及系统。该方法包括：获取目标病历和样本病历对应的病历图结构特征，病历图结构特征包括多个实体图结构特征，实体图结构特征包括两实体在病历关联关系拓扑图中的图关系特征和节点属性特征，病历关联关系拓扑图根据对应病历构建，病历关联关系拓扑图中的实体包括对应病历中的疾病、药物和手术，关联关系包括两实体间在对应病历中的医疗关系，节点属性特征包括实体的多维度属性特征。采用基于图神经网络的相似度计算模型计算目标病历对应的病历图结构特征与各样本病历对应的病历图结构特征的相似度。根据相似度，确定与目标病历相似的样本病历。本发明具有检索精度高的特点。
-
公开(公告)号：CN113010746A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110294328.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于子树倒排索引的病历图序列检索方法及系统，首先基于子树分解算法构建病历图序列数据库的三层倒排索引；其次基于子树倒排索引表和size表，采用子树近似查询算法获得各子树结构对应的子树近似表；然后基于图结构倒排索引表和各子树结构对应的子树近似表，采用图结构近似查询算法获得各图结构对应的图结构近似表；最后基于图序列倒排索引表和各图结构对应的图结构近似表，采用图序列近似查询算法获得各图序列对应的图序列近似表。采用本发明将三层倒排索引与近似查询算法相结合，建立多模式数据之间的联系，并在此基础上进行病例近似搜索，进而提高搜索的准确率。
-
公开(公告)号：CN112749757A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110080195.5
申请日：2021-01-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统。该方法包括：构建基于门控图神经网络的分类模型，分类模型包括依次连接的若干层，其中，各层均包括一图神经网络结构以及一分类器，第一层中图神经网络结构和分类器直接连接，第t层中图神经网络结构和分类器之间通过门控结构连接，t为大于1的整数；确定样本数据集中各论文样本i的特征矩阵将各论文样本的特征矩阵输入分类模型，并以各论文样本的类型为标签对分类模型进行训练；训练过程中，融合了样本论文的属性，且通过门控机制，聚合远距离节点信息，在获得更多语义信息的同时，解决了梯度消失问题，提升了分类的准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108197117B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201810094963.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 一种基于文档主题结构与语义的中文文本关键词提取方法，涉及关键词提取。文本预处理；中文分词及词性标注；停用词过滤与词性过滤；关键词提取。介绍文本关键词提取的基本概念、中文分词与英文分词存在的差异、常用的中文文本关键词提取方法。研究基于文档主题结构的方法和基于语义的方法，分析其原理以及现有的实现方案。针对中文分词中存在的新词识别的难点，使用动态更新分词词典来不断改善中文分词的效果。对基于文档主题结构的方法进行改进，提取全局的关键词。将中文词语之间的语义相似度考虑进来，进一步改进算法。并在自构建的数据集中验证改进算法，通过验证实验和对比实验，都得到较好的结果，表明改进算法能够改善关键词提取的效果。
-
公开(公告)号：CN110189831A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910489974.3
申请日：2019-06-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统。所述构建方法包括：获取医疗病历数据；所述医疗病历数据包括电子病历以及病人的特征数据；对所述预处理后的医疗病历数据进行预处理，确定预处理后的医疗病历数据；根据所述预处理后的医疗病历数据构建病例图；所述病例图为多个实体以及实体与实体之间的关系；所述实体包括药物、症状、疾病类别以及药物类别，所述实体与实体之间的关系包括“拥有属性”关系、“治疗”关系；引入时间维度，利用所述病例图定义演化图序列模型，确定病人在不同时间点的医疗病历数据构建的病历知识图谱。采用本发明所提供的构建方法及系统能够提高用户查询疾病类别的效率。
-
公开(公告)号：CN106844723A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710072930.1
申请日：2017-02-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于问答系统的医学知识库构建方法，涉及医学知识库。提出基于问答系统的医学知识库构建技术，主要包含三个部分：数据处理，数据分析和专家问答平台。首先在数据处理阶段，利用层次分割的方法从临床数据中提取实体和相关关系；然后，运用关联规则算法对提取的结果进行分析并挖掘实体间的关联，将挖掘出的实体关联与医学词典进行匹配，匹配正确的结果将直接存入知识库；最后，将无法确认的实体关联利用众包技术自动生成问题提交给专家问答平台进行回答，利用多数投票算法从专家的答案中选择最终结果并存储到医学知识库中。
-
公开(公告)号：CN113380360B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110629894.0
申请日：2021-06-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态病历图的相似病历检索方法及系统。该方法包括：获取目标病历和样本病历对应的病历图结构特征，病历图结构特征包括多个实体图结构特征，实体图结构特征包括两实体在病历关联关系拓扑图中的图关系特征和节点属性特征，病历关联关系拓扑图根据对应病历构建，病历关联关系拓扑图中的实体包括对应病历中的疾病、药物和手术，关联关系包括两实体间在对应病历中的医疗关系，节点属性特征包括实体的多维度属性特征。采用基于图神经网络的相似度计算模型计算目标病历对应的病历图结构特征与各样本病历对应的病历图结构特征的相似度。根据相似度，确定与目标病历相似的样本病历。本发明具有检索精度高的特点。
-
公开(公告)号：CN113139128A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110495025.3
申请日：2021-05-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统。该方法包括：获取包括用户实体和博文实体的目标微博社交网络；将微博社交网络输入经训练的隐含关系预测模型，确定目标用户与博文的隐含关系；隐含关系预测模型包括编码器结构(门控图注意力网络模型)和解码器结构，门控图注意力网络模型包括一个图注意力层和一个门控层，图注意力层以不同重要性程度聚合微博社交网络中不同实体的信息，门控层对聚合后得到的信息进行选择和过滤；解码器包含一个最优评分函数，可以使用该评分函数对可能的新关系进行评分；根据使用评分函数对所述隐含关系的评分，确定向所述目标用户推荐的博文。本发明实现了适合用户个体的博文的自动化推荐。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.067 seconds)
