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公开(公告)号：CN118212407A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410274716.4
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种肿瘤图像的分割方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取待进行肿瘤分割的原始肿瘤图像，其中，原始肿瘤图像为对目标对象的目标器官进行CT扫描后得到的图像；采用肿瘤分割模型对原始肿瘤图像进行分割，得到肿瘤区域所对应的目标肿瘤图像，其中，肿瘤分割模型包括编码器、解码器和多尺度注意力模块，多尺度注意力模块通过结合目标对象在原始肿瘤图像中采样的交互点对原始肿瘤图像进行特征融合处理；显示目标肿瘤图像。本申请解决了相关技术中对于肿瘤的分割存在精度较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119153008A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411159945.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京大学
Abstract: 本发明涉及辅助医疗技术领域，公开了一种临床试验匹配方法、装置、设备、介质及产品，本发明获取患者的病历信息；将病历信息输入预先设置的通用条件匹配模型进行遍历，通用条件匹配模型中包括第一预设个数的通用判断条件，生成每一个通用判断条件一一对应的判别标签；根据判别标签，初步筛选患者符合的试验方案，确定初步试验方案；将病历信息、初步试验方案输入预先设置的特异条件匹配模型进行二次筛选，获得二次筛选后的终极试验方案。该方法不仅可以有效提高试验方案匹配的准确性，且不容易出错，还可以有效提高临床试验受试对象的招募效率。
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公开(公告)号：CN119942512A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510035572.1
申请日：2025-01-09
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/164 , G06V30/19 , G16H10/60
Abstract: 本申请涉及一种病历图片OCR识别方法、装置、计算机设备及介质，其中，方法包括：获取初始病历图片；对初始病历图片基于预设prompt的SAM模型分割，得到分割病历图片；识别分割病历图片中文本框位置；根据文本框位置对分割病历图片进行图片旋转，得到旋转后的病历图片；对旋转后的病历图片进行OCR识别。整个过程中，基于预设prompt的SAM模型对初始病历图片进行分割，去除不相关的噪音图像，并且根据文本框位置进行图片旋转，避免出现内容乱序，可以实现准确的病历图片OCR识别。
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公开(公告)号：CN118136231B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311853605.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G16H50/20 , G06F16/3329 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域，公开了基于大语言模型的多角色协同信息处理方法及装置，该方法包括：获取目标对象的基本信息和提问信息；对基本信息及提问信息进行分析处理，得到对应的多个提示词；通过预先建立的导诊智能体对提示词进行分析，匹配多个预先建立的信息处理智能体，多个信息处理智能体被配置为适应于不同的信息处理需求；通过各信息处理智能体对于基本信息及提问信息进行分析，得到各信息处理智能体分别对应发言结果；通过预先建立的会诊智能体对各信息处理智能体的发言结果进行汇总，得到最终的处理结果，导诊智能体、各信息处理智能体、会诊智能体是通过大语言模型建立的。本发明得到的问题分析结果及建议更加全面、可靠。
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公开(公告)号：CN117671597A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311798305.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器学习检测技术领域，公开了一种老鼠检测模型的构建方法和老鼠检测方法及装置，本发明搜集老鼠图片以及老鼠监控视频数据，并对老鼠图片以及老鼠监控视频数据进行预处理，得到老鼠检测数据集；对预设YOLO8模型进行网络结构上的优化，得到优化后的YOLO8网络模型；基于预处理后的老鼠数据集训练得到老鼠检测模型，提高老鼠检测模型的检测准确度以及泛化能力，更进一步的提升老鼠检测模型的训练速度以及推理速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118016274B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
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公开(公告)号：CN117671597B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311798305.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器学习检测技术领域，公开了一种老鼠检测模型的构建方法和老鼠检测方法及装置，本发明搜集老鼠图片以及老鼠监控视频数据，并对老鼠图片以及老鼠监控视频数据进行预处理，得到老鼠检测数据集；对预设YOLO8模型进行网络结构上的优化，得到优化后的YOLO8网络模型；基于预处理后的老鼠数据集训练得到老鼠检测模型，提高老鼠检测模型的检测准确度以及泛化能力，更进一步的提升老鼠检测模型的训练速度以及推理速度。
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公开(公告)号：CN118136231A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311853605.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G16H50/20 , G06F16/332 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域，公开了基于大语言模型的多角色协同信息处理方法及装置，该方法包括：获取目标对象的基本信息和提问信息；对基本信息及提问信息进行分析处理，得到对应的多个提示词；通过预先建立的导诊智能体对提示词进行分析，匹配多个预先建立的信息处理智能体，多个信息处理智能体被配置为适应于不同的信息处理需求；通过各信息处理智能体对于基本信息及提问信息进行分析，得到各信息处理智能体分别对应发言结果；通过预先建立的会诊智能体对各信息处理智能体的发言结果进行汇总，得到最终的处理结果，导诊智能体、各信息处理智能体、会诊智能体是通过大语言模型建立的。本发明得到的问题分析结果及建议更加全面、可靠。
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公开(公告)号：CN118016274A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
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公开(公告)号：CN112634224A
公开(公告)日：2021-04-09
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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