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公开(公告)号：CN111161274B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201811324901.0
申请日：2018-11-08
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
摘要： 一种腹部图像分割方法、计算机存储介质及设备，该方法包括：获取待测腹部图像；基于已训练的全卷积神经网络，对待测腹部图像中各像素进行分类，确定待测腹部图像对应的分割图像；其中，已训练的全卷积神经网络基于第一训练集以及第二训练集训练确定，第一训练集包括各第一样本腹部图像以及各第一样本腹部图像对应的像素分类标签图，第二训练集包括各第二样本腹部图像以及各第二样本腹部图像分别对应属于各类别的像素数量。采用本方法，可提高分割准确性。
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公开(公告)号：CN114041753A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111369599.2
申请日：2021-11-16
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本申请涉及一种睡眠分期方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。包括：获取原始数据样本集合中每一原始数据样本的睡眠分期人工标注结果；对每一原始数据样本进行时间段随机抽样，根据随机抽样结果确定第一目标训练时间段，第一目标训练时间段仅对应一个睡眠分期人工标注结果；基于每一原始数据样本的第一目标训练时间段及第一目标训练时间段对应的睡眠分期人工标注结果对睡眠分期模型进行训练，得到训练后的睡眠分期模型；基于训练后的睡眠分期模型，确定待分期的睡眠相关信号对应的睡眠分期结果。采用抽样得到的时间跨度长、总时长短的睡眠相关信号，对睡眠分期模型进行训练，得到的睡眠分期模型适应性更好，分期结果准确性更高。
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公开(公告)号：CN111110949B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811295492.6
申请日：2018-11-01
摘要： 一种胰岛素注射量确定方法及装置、计算机存储介质及设备，该方法包括：获取目标用户的特征信息以及当前时刻的血糖含量；基于所述目标用户的特征信息、所述目标用户的当前时刻的血糖含量、预先确定的血糖预测模型以及预先确定的胰岛素注射量预测模型，确定所述目标用户在各时刻的胰岛素注射量。采用本方法，可便于对各时刻的胰岛素注射量的确定。
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公开(公告)号：CN114424934B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111659574.6
申请日：2021-12-30
IPC分类号： A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/00
摘要： 本申请涉及一种呼吸暂停事件筛查模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取睡眠监测信号，对睡眠检测信号进行分析，得到睡眠检测信号对应的至少一个睡眠子时间段的诊断标签，根据睡眠检测信号对应的至少一个睡眠子时间段的诊断标签，确定睡眠检测信号对应的最终筛查结果标签，基于睡眠监测信号对应的总睡眠时间段的等时长划分结果，对睡眠监测信号进行切片，得到睡眠监测信号的多个片段信号，对呼吸暂停事件筛查模型进行训练，得到训练后的呼吸暂停事件筛查模型。采用本方法能够提高呼吸暂停事件筛查模型的最终筛查结果的准确性，减少人工干预。
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公开(公告)号：CN110334575A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910352715.6
申请日：2019-04-29
摘要： 本申请公开了一种眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标眼底照片；将目标眼底照片输入至目标神经网络，获取目标神经网络输出的目标概率信息，目标概率信息用于指示目标眼底照片对应的患者罹患目标疾病的概率；其中，目标神经网络是基于第一训练集和第二训练集训练得到的，第一训练集包括m个不具有目标特征的第一眼底照片以及与m个第一眼底照片一一对应的m个第一标签值，第一标签值用于指示对应的第一眼底照片是否为罹患有目标疾病的患者的眼底照片，第二训练集包括n个具有目标特征的第二眼底照片。本申请实施例提供的技术方案可以解决神经网络训练难度较高的问题。
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公开(公告)号：CN110648303B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201810584685.7
申请日：2018-06-08
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 一种眼底图像分析方法，包括：获取目标眼底图像；通过训练确定的眼底图像分析模型对所述目标眼底图像进行分析，获得所述目标眼底图像的图像分析结果。其中，眼底图像分析模型包括：图像整体分级预测子模型、图像质量因素子模型中的至少一种。上述方法通过眼底图像分析模型对目标眼底图像进行质量分析，当该模型包括整体分级预测子模型时，可以得到目标眼底图像整体是否可分级的预测结果；当模型包括图像质量因素子模型时，可以得到眼底图像质量因素的分析结果而图像分析模型是通过大量图像训练确定的，基于上述模型确定的图像是否可分级的结果可靠性高。
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公开(公告)号：CN110334575B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910352715.6
申请日：2019-04-29
摘要： 本申请公开了一种眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标眼底照片；将目标眼底照片输入至目标神经网络，获取目标神经网络输出的目标概率信息，目标概率信息用于指示目标眼底照片对应的患者罹患目标疾病的概率；其中，目标神经网络是基于第一训练集和第二训练集训练得到的，第一训练集包括m个不具有目标特征的第一眼底照片以及与m个第一眼底照片一一对应的m个第一标签值，第一标签值用于指示对应的第一眼底照片是否为罹患有目标疾病的患者的眼底照片，第二训练集包括n个具有目标特征的第二眼底照片。本申请实施例提供的技术方案可以解决神经网络训练难度较高的问题。
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公开(公告)号：CN111035395A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN202010003990.X
申请日：2020-01-03
摘要： 本申请涉及一种血氧饱和度信号分析方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待分析的血氧饱和度信号；确定血氧饱和度信号中氧减事件对应的氧减信号片段；提取氧减信号片段的局部特征；融合局部特征和血氧饱和度信号的全局特征，得到融合特征；对融合特征进行氧减类型识别，得到氧减信号片段的氧减类型识别结果。采用本方法能够提高血氧饱和度信号的分析效率。
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公开(公告)号：CN118380143A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311858273.5
申请日：2023-12-29
IPC分类号： G16H50/30 , G06F18/2415 , G06F18/27
摘要： 本申请涉及一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待处理数据以及预先构建的生存分析回归模型；生存分析回归模型通过分类损失和回归损失共同训练得到，分类损失和回归损失基于测试样本的相对时间变量和初始结果进行拟合得到；基于生存分析回归模型对待处理数据进行预测处理，得到目标状态时间；目标状态时间用于表征在未发病的情况下未来发病时间。采用本方法能够提高目标状态时间的准确率。
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公开(公告)号：CN114041753B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111369599.2
申请日：2021-11-16
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本申请涉及一种睡眠分期方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。包括：获取原始数据样本集合中每一原始数据样本的睡眠分期人工标注结果；对每一原始数据样本进行时间段随机抽样，根据随机抽样结果确定第一目标训练时间段，第一目标训练时间段仅对应一个睡眠分期人工标注结果；基于每一原始数据样本的第一目标训练时间段及第一目标训练时间段对应的睡眠分期人工标注结果对睡眠分期模型进行训练，得到训练后的睡眠分期模型；基于训练后的睡眠分期模型，确定待分期的睡眠相关信号对应的睡眠分期结果。采用抽样得到的时间跨度长、总时长短的睡眠相关信号，对睡眠分期模型进行训练，得到的睡眠分期模型适应性更好，分期结果准确性更高。
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