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公开(公告)号：CN112634224B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011503029.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种基于目标影像的病灶检测方法和装置，该方法包括：提取待检测的目标影像；对于当前循环，获取当前查询切片中病灶的预测位置；将当前查询切片和当前查询切片中病灶的预测位置输入至病灶检测模型的修正模块，获取当前查询切片中病灶的修正位置；利用当前查询切片中病灶的修正位置更新所述当前参考切片，重复上述步骤，直到目标影像中病灶的区域面积小于预设阈值。本发明通过将目标影像中的病灶检测分为两个阶段，提取阶段和修正阶段，在提取阶段中进行病灶位置的粗预测，在修正阶段中进行病灶位置的精预测，以此来提高病灶位置的预测精度。
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公开(公告)号：CN119761464A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510261710.8
申请日：2025-03-06
Applicant: 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F40/295 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种大语言模型微调系统，涉及大语言模型技术领域，包括模型加载模块，所述模型加载模块用于加载预调整的大语言模型；微调模块，所述微调模块包括微调单元和解释单元，所述微调单元用于接收所述预处理模块传输的处理后的数据，训练得到所述模型加载模块大语言模型的调整参数，并根据调整参数来对所述模型加载模块大语言模型进行调整；微调单元接收经过预处理的数据，对模型进行微调，而解释单元则输出模型的决策过程，使得医疗专业人员能够理解模型的内部逻辑，它不仅提高了模型的适应性和准确性，校正模块接收解释单元的决策过程，并据此生成评估指标，输出校正后的大语言模型，提高了医疗决策的公平性和伦理性。
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公开(公告)号：CN115294129B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211219861.X
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗预后评估方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：将待测患者的每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到免疫细胞评分模型，获得免疫细胞评分模型输出的待测患者的各类细胞亚型免疫细胞的评分；将待测患者的各类细胞亚型免疫细胞的评分输入到预设回归模型，获取预设回归模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗预后评估结果；免疫细胞评分模型的网络参数是基于肿瘤免疫治疗疗效预测模型的网络参数确定的，肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对患者的肿瘤免疫治疗预后的有效评估。
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公开(公告)号：CN115295154A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211223902.2
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗疗效预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：基于待测患者的各个肿瘤组织切片的肿瘤微环境图像，确定每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息；将每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到肿瘤免疫治疗疗效预测模型，获得肿瘤免疫治疗疗效预测模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗疗效预测结果；肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对肿瘤抗PD‑1/PD‑L1免疫治疗疗效的精准预测，从而可以在免疫治疗前提前筛选出获益患者。
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公开(公告)号：CN115294129A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211219861.X
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗预后评估方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：将待测患者的每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到免疫细胞评分模型，获得免疫细胞评分模型输出的待测患者的各类细胞亚型免疫细胞的评分；将待测患者的各类细胞亚型免疫细胞的评分输入到预设回归模型，获取预设回归模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗预后评估结果；免疫细胞评分模型的网络参数是基于肿瘤免疫治疗疗效预测模型的网络参数确定的，肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对患者的肿瘤免疫治疗预后的有效评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115295154B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211223902.2
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗疗效预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：基于待测患者的各个肿瘤组织切片的肿瘤微环境图像，确定每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息；将每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到肿瘤免疫治疗疗效预测模型，获得肿瘤免疫治疗疗效预测模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗疗效预测结果；肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对肿瘤抗PD‑1/PD‑L1免疫治疗疗效的精准预测，从而可以在免疫治疗前提前筛选出获益患者。
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公开(公告)号：CN118628695A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410759978.X
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种医学图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学图像分割技术领域，该方法包括：将待分割的三维医学图像切片为多个二维切片图像；确定用户从多个二维切片图像中选定的目标切片图像，并确定目标切片图像中用户标注的分割目标的第一分割切片图像；基于目标切片图像、第一分割切片图像和除目标切片图像以外的其他各个二维切片图像，预测其他各个二维切片图像中分割目标的第二分割切片图像；基于第一分割切片图像和各个第二分割切片图像，生成分割目标的三维分割图像。本发明可以实现精准的三维医学图像分割，能够精准预测任意分割目标，生成边缘连续且光滑的高质量三维模型，实现通用分割，能够满足很多实际临床场景的需要。
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公开(公告)号：CN114579817A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210222235.X
申请日：2022-03-09
Applicant: 北京墨迹风云科技股份有限公司 , 北京市气象台 , 北京大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种天气信息展示方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取当前区域的当前气象要素数据；将所述当前气象要素数据输入特征提取模型中生成当前要素特征数据；将当前区域的当前要素特征数据和数据库中的多个历史要素特征数据进行匹配，提取至少一个历史要素数据及其对应的天气图标；将所述当前区域的当前气象要素数据和所述至少一个历史要素数据及其对应的天气图标展示在用户端。本申请涉及的天气信息展示方法、装置、电子设备及计算机可读介质，在展示天气要素的形式场的同时，还可以展示其他的天气相关的辅助信息，如观测站的数据，定位点的实景图片等，从而为用户的天气判断提供辅助信息。
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公开(公告)号：CN114594532B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210222268.4
申请日：2022-03-09
Applicant: 北京墨迹风云科技股份有限公司 , 北京市气象台 , 北京大学
IPC: G01W1/10 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种寒潮天气预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取目标区域内的多个观测站点在多个预设时间点的温度数据；基于所述多个观测站点在多个预设时间点的温度数据生成所述目标区域在所述多个预设时间的平均温度；基于所述目标区域在所述多个预设时间的平均温度生成特征曲线；基于所述特征曲线对所述目标区域的寒潮天气进行识别。本申请涉及的寒潮天气预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够排除了人工主观分析的影响，提取温度在时间维度的变化特征，并以此来自动识别寒潮天气，提高了识别速度和准确率。
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公开(公告)号：CN114545528A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210222310.2
申请日：2022-03-09
Applicant: 北京墨迹风云科技股份有限公司 , 北京市气象台 , 北京大学
Abstract: 本申请涉及一种天气预报方法和装置，包括：收集历史数据：在历史时间段内的数据中，分别筛选历史模式预报数据和真值数据；场景划分：根据地形高度、地貌以及季节因素划分多种预报场景，并将所有样本按照每种预报场景进行分类；模型训练：分别将每一个预报场景下的样本进行拟合学习，获得该场景下的订正模型；模型推理：获取实时气象模式预报数据，并确定某种预报场景，将实时模式预报结果输入对应的订正模型，获得订正后结果。本申请涉及的内容可以提高天气预报的准确性。
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