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公开(公告)号：CN119598504A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411618467.2
申请日：2024-11-13
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G06F21/62 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及数据治理，具体涉及一种基于人工智能的医学影像大数据治理方法，从医学影像云平台上获取多源异构数据，并进行数据整合、数据重构；对预处理后的数据进行数据脱敏，以保护患者信息；利用预训练的医学影像数据清洗模型对脱敏后的数据进行数据清洗，剔除无法使用的数据；利用预训练的医学影像分类识别模型对清洗后的数据进行分类识别，得到各类别数据集；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以准确、高效地获取高质量医学影像数据集的缺陷。
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公开(公告)号：CN119361119A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411327373.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/20 , G06F18/214 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及临床医学，具体涉及一种基于AI的辅助诊断方法，收集大量临床数据，并对临床数据进行数据处理；从临床数据中提取关键特征，并对临床数据进行标注，以构建训练集、验证集和测试集；利用训练集对辅助诊断模型进行模型训练，得到训练好的辅助诊断模型；将训练好的辅助诊断模型部署至医疗信息系统中，以对新的临床数据进行实时处理，给出相应的诊断建议；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法有效提高诊断的准确性和效率，以及不能减轻医生工作负担的缺陷。
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公开(公告)号：CN118296168A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410402666.3
申请日：2024-04-03
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种数据处理系统、方法、设备及存储介质。该系统包括：数据获取组件、数据湖组件和数据应用组件；数据获取组件，用于从影像设备中获取原始影像数据和原始影像数据的索引信息，并发送至数据湖组件；数据湖组件，用于通过预设的数据处理规则存储原始影像数据，并对索引信息进行处理得到处理后的索引信息；数据应用组件，用于响应于客户端发出的数据处理请求，在数据湖组件中对原始影像数据和处理后的索引信息进行查询和/或分析，得到数据处理请求的响应结果并输出。如此，可以统一原始影像数据和索引信息的数据标准，有助于提高数据的可用性和可靠性，并减少额外的数据转换和映射工作，从而提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN118136207A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311872911.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G16H30/40 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N5/022
Abstract: 一种医学影像质控标注模型的形成方法及医学影像标注方法，其中，医学影像质控标注模型的形成方法包括：创建质控知识图谱，质控知识图谱包含若干图谱参数；提供待标注医学影像和标注算法模型；依据图谱参数对待标注医学影像进行目标检出与图像分类，在待标注医学影像中获取待标注区；基于标注算法模型对待标注区进行标注处理，获取各待标注区中的初始标注；对初始标注进行检测，当初始标注错误时，将初始标注更正为正确标注；将正确标注反馈回标注算法模型，对标注算法模型进行更新。一方面，减少了人工标注的工作量；另一方面，标注处理提高了标注的标准化程度，减少了误诊的发生，提升了质控标注的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN115186167A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211098640.1
申请日：2022-09-09
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G06F16/9532 , G06F16/176 , G06F16/958 , G16H10/60
Abstract: 本申请公开了一种数据预加载方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：接收患者的挂号信息；所述挂号信息至少包括患者的身份标识和医院的标识；根据所述患者的身份标识，从共享服务器中搜索与所述患者的身份标识对应的历史检查数据，得到搜索结果；当所述搜索结果表征存在与患者的身份标识对应的历史检查数据时，则根据所述医院的标识将所述历史检查数据发送给医院的服务器，以便所述医院的服务器对所述历史检查数据进行预加载。有效地利用了挂号到医生接诊过程中的时间间隔，提高医生的接诊效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111933251B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010586940.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
Inventor： 李传富
IPC: G16H30/20 , G16H30/40 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种医学影像标注方法及系统，属于医学影像标注技术领域。首先获取医学影像数据；然后根据医学影像知识图谱，进行文字标注；然后利用Mask R‑CNN网络模型对图像数据进行语义分割，将肋骨和锁骨从图像中分割并隐藏；然后利用马尔科夫随机场模型对病灶位置和非病灶位置进行识别，进行图像标注，在图像中标注出病灶位置及病灶的属性信息、非病灶位置及非病灶的属性信息，并将相应的图像标注与文字标注建立关联；最后将文字标注及图像标注进行可视化，通过人机交互，对文字标注和图像标注进行确认。本发明能够对医学影像数据进行文字标注和图像标注，标注速度快，准确性高，有效地提高了医生的阅片效率，从而快速地进行疾病诊断。
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公开(公告)号：CN111933251A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010586940.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
Inventor： 李传富
IPC: G16H30/20 , G16H30/40 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种医学影像标注方法及系统，属于医学影像标注技术领域。首先获取医学影像数据；然后根据医学影像知识图谱，进行文字标注；然后利用Mask R-CNN网络模型对图像数据进行语义分割，将肋骨和锁骨从图像中分割并隐藏；然后利用马尔科夫随机场模型对病灶位置和非病灶位置进行识别，进行图像标注，在图像中标注出病灶位置及病灶的属性信息、非病灶位置及非病灶的属性信息，并将相应的图像标注与文字标注建立关联；最后将文字标注及图像标注进行可视化，通过人机交互，对文字标注和图像标注进行确认。本发明能够对医学影像数据进行文字标注和图像标注，标注速度快，准确性高，有效地提高了医生的阅片效率，从而快速地进行疾病诊断。
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公开(公告)号：CN119941648A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411974152.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学影像分析，具体涉及一种基于先验位置信息的医学影像分析方法，根据不同部位的重要性程度，初始化分管不同区域的可学习Queries；输入3D医学影像，根据先验位置信息在相应区域提取3D视觉特征，并在所有3D视觉特征中提取特定区域的局部特征；对各区域的可学习Queries与各区域的局部特征进行特征交互学习，得到各区域的视觉交互特征；利用分类头基于目标区域的视觉交互特征进行分类，并对分类结果进行文本化处理，得到目标区域的分类结果文本化描述；根据目标区域的视觉交互特征、分类结果文本化描述和用户指令文本得到目标区域的文本报告；本发明提供的技术方案能够有效克服难以准确生成目标区域文本报告的缺陷。
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公开(公告)号：CN119673390A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411791929.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G16H30/20 , G06F16/16 , G06F16/174 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及图像压缩，具体涉及一种基于Java平台的存量DICOM文件压缩方法，利用分布式任务调度平台定时触发Java程序查询DICOM源文件路径，并对DICOM源文件进行备份、压缩，得到DICOM压缩文件；利用分布式任务调度平台定时读取DICOM压缩文件，确认DICOM压缩文件是否正常，并将正常的DICOM压缩文件对应的备份文件删除；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能在确保影像质量的同时对存量DICOM文件进行高效压缩的缺陷。
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公开(公告)号：CN119445292A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411456857.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法和相关装置，获取训练样本集；将训练样本集输入至初始模型中，确定各个医学图像对应的分类预测结果、第一图像质量分数以及第二图像质量分数；基于分类标签结果、分类预测结果、第一图像质量分数和第二图像质量分数，确定总损失函数；基于总损失函数调整初始模型的参数，直至训练完成得到图像评价模型。将第一图像质量分数作为质量标签，针对每个医学图像，本申请中的质量标签能够从训练样本集中动态的学习质量评估标准，质量标签并不依赖于传统的人工标注，通过医学图像的相对可分类性计算第一图像质量分数，考虑相似度能够大大提高质量标签的准确性，图像评价模型可准确且快速的对医学图像进行分类和质量评价。
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