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公开(公告)号：CN117594241A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410052402.X
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于时序知识图谱邻域推理的透析低血压预测方法，包括，获取患者的透析数据集；根据透析数据集构建血液透析患者时序知识图谱，并构建多月份的时序窗口数据；从血液透析患者时序知识图谱中提取患者图谱邻域信息；根据患者图谱邻域信息对时序窗口数据进行融合；根据融合的结果使用人工神经网络进行患者低血压的预测。通过本发明提出的方法，可用于预测透析低血压发生、挖掘透析低血压的高危因素，从而帮助透析患者降低低血压发病率。本发明中的知识图谱构建和推理方法较为通用，能够推广到医学场景中利用时序数据进行医学事件预测的任务。
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公开(公告)号：CN114155965A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111516957.8
申请日：2021-12-13
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 北京邮电大学
Abstract: 一种基于人机交互的高血压慢病管理智能服务系统，主要包括信息输入层、数据处理层、数据存储层和信息反馈层，当数据流进入后，依次经过上述四个模块层处理，其特征在于：信息输入层，用于对语音和文字数据处理，形成系统可以识别使用的粗数据；数据处理层，对粗数据进行加工处理，并能将加工处理的结果反馈给信息输入层和数据存储层；数据存储层，上述两层形成的数据进行保存；信息反馈层，用于将数据反馈给用户验证下载或提供给相关机构验证交流。有益效果是：通过人机对话系统引导患者录入病历信息并评估其心血管风险水平，不仅提高了用户看病的效率，还保障了信息收集的质量，有效辅助医生进行精准决策。
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公开(公告)号：CN110993064A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911070252.0
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像标注方法及装置，其中，方法包括以下步骤：对输入的影像诊断报告、电子病历信息与医学影像进行预处理，生成包含医学影像与抽取出的相关诊断信息的数据；基于深度学习对医学影像进行预标注，其中，基于图像语义分割技术对影像进行分割，得到各个病变区域的边界范围，对影像实现像素级分割标注，并基于图像分类技术结合影像相关诊断信息对影像所属的疾病类型进行分类标注；将预标注后的影像及相关诊断信息通过界面展示，以接收交互式指令，供医生对预标注影像结果进行微调，并导出标注结果。该方法不仅提升了标注效率，同时保证了标注精度。
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公开(公告)号：CN110991486A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911082512.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多人协作图像标注质量控制的方法和装置，其中，方法包括：在标注包中按预设的比例投入金标准数据，以验证标注用户针对任一标注包的标注质量，通过验证的标注包数据暂定为合格，执行下一步骤，未通过的数据包将被重新打散，重新分配给用户进行标注；将一份图像分发给多位用户，收集多位用户对图像的标注结果，获取重复标签后，得到真实标签；以数据包或者用户为单位进行随机抽检，评价标注质量；将使用金标准推算的用户准确率反馈给用户，并将金标准中以及人工抽检出的错误数据及其对应的正确答案反馈给标注用户，以使标注用户接收再训练。该方法不仅可以保证标注质量，而且可以获取正确标注结果，简单易实现。
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公开(公告)号：CN117594241B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410052402.X
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于时序知识图谱邻域推理的透析低血压预测方法，包括，获取患者的透析数据集；根据透析数据集构建血液透析患者时序知识图谱，并构建多月份的时序窗口数据；从血液透析患者时序知识图谱中提取患者图谱邻域信息；根据患者图谱邻域信息对时序窗口数据进行融合；根据融合的结果使用人工神经网络进行患者低血压的预测。通过本发明提出的方法，可用于预测透析低血压发生、挖掘透析低血压的高危因素，从而帮助透析患者降低低血压发病率。本发明中的知识图谱构建和推理方法较为通用，能够推广到医学场景中利用时序数据进行医学事件预测的任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116682552B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310956821.1
申请日：2023-08-01
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种多时间跨度数据的强解释特征血液透析低血压预测方法，包括，获取血液透析低血压数据，对血液透析低血压数据进行预处理，获取第一特征集合；构建具有临床意义的第二特征集合；利用预先构建的GS‑RFE‑XGBoost模型对第一特征集合和第二特征集合进行特征选择；将特征选择的结果利用夏利普可解释的方法进行特征的可解释分析，并利用百分位数对低血压相关因素参考区间的范围进行预测。通过本发明提出的方法，可实现对血液透析低血压的强解释预测。
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公开(公告)号：CN117334352A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311578997.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种基于多元角色知识图谱的高血压诊疗决策推理方法与装置，该方法包括：根据多元角色知识范式和产生式规则构建高血压诊疗知识图谱，基于知识图谱归纳和抽象出高血压诊疗时的动作开发多个单跳推理算子，通过推理引擎在高血压诊疗知识图谱中实现多跳推理对患者状态进行更新，得到患者的血压等级与高血压危险分层，依据用药决策生成治疗措施与多种候选用药方案，并记录多种候选用药方案涉及的决策原因，根据药物推荐机制考虑被推荐药物的适应症、禁忌症、用药方案对各候选用药方案进行评分，得到推荐列表和警示列表。本申请能够实现高血压患者的精确诊断与用药，并且构建的框架十分通用，易于拓展到其他疾病的诊疗决策领域。
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公开(公告)号：CN116092697A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211281712.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京邮电大学 , 首都医科大学附属北京安贞医院
IPC: G16H70/40 , G16H50/70 , G16H20/10 , G06F16/36 , G06F16/332
Abstract: 本发明提出一种基于三层超关系知识图谱模型的药物推荐方法及装置，其中方法包括：获取目标用户的用户属性信息，用户属性信息包括患病情况、临床症状、体格检查、生理状态信息；基于超关系知识图谱构建三层超关系知识模型，将用户属性信息输入三层超关系知识模型中转化为图查询语句的搜索条件；利用搜索条件翻译出正确的图数据库查询语句，通过调用图数据库搜索引擎根据预设的推理条件得出推理结果；将推理结果添加到用药方案，根据用药方案获取目标药物，并将目标药物推送给目标用户。本发明实现了基于医学规则的药物推荐辅助决策应用。
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公开(公告)号：CN110993064B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN201911070252.0
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G16H30/20 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像标注方法及装置，其中，方法包括以下步骤：对输入的影像诊断报告、电子病历信息与医学影像进行预处理，生成包含医学影像与抽取出的相关诊断信息的数据；基于深度学习对医学影像进行预标注，其中，基于图像语义分割技术对影像进行分割，得到各个病变区域的边界范围，对影像实现像素级分割标注，并基于图像分类技术结合影像相关诊断信息对影像所属的疾病类型进行分类标注；将预标注后的影像及相关诊断信息通过界面展示，以接收交互式指令，供医生对预标注影像结果进行微调，并导出标注结果。该方法不仅提升了标注效率，同时保证了标注精度。
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公开(公告)号：CN115269866A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210831885.4
申请日：2022-07-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明提出一种基于双视图超关系嵌入框架的知识图谱补全方法，包括，构建基于双视图超关系知识图谱的数据集，数据集包括实例视图集、本体视图集以及跨视图链接集；将数据集输入DH‑KG嵌入模型，其中，DH‑KG嵌入模型包括GRAN编码器、跨视图链接学习网络和联合学习网络；通过GRAN编码器进行视图内超关系学习，通过超图领域聚合技术以及跨视图损失进行跨视图联系学习，通过联合实例视图集、本体视图集和跨视图连接集分别对应的损失函数进行联合学习，得到训练完成的DH‑KG嵌入模型；通过训练完成的DH‑KG嵌入模型进行知识图谱的链接预测和实体分类。本发明通过双视图结构来联合建模知识图谱中的超关系和实体之间的层级关系，从而更好的进行链接预测和实体分类任务。
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