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公开(公告)号：CN117593768B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410083984.8
申请日：2024-01-19
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/10 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V40/16 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种咽喉定位模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，咽喉定位模型训练方法包括步骤：S1、基于公共数据集获取人脸数据集；S2、基于喉结识别模型对人脸数据集进行分类以获取有喉结数据集和无喉结数据集；S3、基于有喉结数据集和无喉结数据集分别训练两个咽喉定位模型，并获取两个咽喉定位模型的输出数据集；S4、获取修正处理后的输出数据集以作为新的人脸数据集；S5、重复执行步骤S2‑步骤S4以获取训练后的咽喉定位模型；该咽喉定位模型训练方法有效减少了人工标注标签的时间，提高了咽喉定位模型的训练效率，且训练获取的咽喉定位模型能准确地进行咽喉定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117593768A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410083984.8
申请日：2024-01-19
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/10 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V40/16 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种咽喉定位模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，咽喉定位模型训练方法包括步骤：S1、基于公共数据集获取人脸数据集；S2、基于喉结识别模型对人脸数据集进行分类以获取有喉结数据集和无喉结数据集；S3、基于有喉结数据集和无喉结数据集分别训练两个咽喉定位模型，并获取两个咽喉定位模型的输出数据集；S4、获取修正处理后的输出数据集以作为新的人脸数据集；S5、重复执行步骤S2‑步骤S4以获取训练后的咽喉定位模型；该咽喉定位模型训练方法有效减少了人工标注标签的时间，提高了咽喉定位模型的训练效率，且训练获取的咽喉定位模型能准确地进行咽喉定位。
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公开(公告)号：CN119005148B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411469692.4
申请日：2024-10-21
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明公开了一种自测表简化方法和体质判断方法，涉及医疗辅助算法领域，其中自测表简化方法包括：建立第一数据集；根据第一数据集中第一个体信息和中医体质分类与判定自测表生成第一个体编号和第一症状向量；构建第一模型，基于第一图网络和与其对应的体质标签训练第一模型；基于第一模型输出第一图网络中各个症状节点的注意力分数；根据注意力分数对中医体质分类与判定自测表中的问题进行阈值删选，获取简化自测表。本申请的自测表简化方法能解决基于现有自测方法判断中医体质时效率低的问题，能提高体质判断效率，且在基于第二模型根据简化自测表生成体质判断结果时能准确判断个体中医体质。
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公开(公告)号：CN119005148A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411469692.4
申请日：2024-10-21
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明公开了一种自测表简化方法和体质判断方法，涉及医疗辅助算法领域，其中自测表简化方法包括：建立第一数据集；根据第一数据集中第一个体信息和中医体质分类与判定自测表生成第一个体编号和第一症状向量；构建第一模型，基于第一图网络和与其对应的体质标签训练第一模型；基于第一模型输出第一图网络中各个症状节点的注意力分数；根据注意力分数对中医体质分类与判定自测表中的问题进行阈值删选，获取简化自测表。本申请的自测表简化方法能解决基于现有自测方法判断中医体质时效率低的问题，能提高体质判断效率，且在基于第二模型根据简化自测表生成体质判断结果时能准确判断个体中医体质。
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公开(公告)号：CN117617910B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410094128.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请涉及脉诊机器人技术领域，具体提供了一种脉搏定位模型训练方法、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：根据手腕图像信息获取初步脉搏位置信息；基于初步脉搏位置信息控制机械臂移动至初步脉搏位置信息上方，并获取手腕超声图像信息；基于预先训练好的动脉定位模型和手腕超声图像信息获取桡动脉位置信息真实值；基于桡动脉位置信息真实值标记手腕图像信息中的脉搏位置真实值；利用标记后的手腕图像信息训练脉搏定位模型；该方法能够有效地提高脉搏定位模型的预测精度和解决由于需要通过人工的方式标记脉搏位置而导致劳动强度大以及由于脉搏定位不准确，机械臂上的传感器无法正确接触到脉搏而导致无法采集到脉诊信息的问题。
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公开(公告)号：CN117617910A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410094128.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请涉及脉诊机器人技术领域，具体提供了一种脉搏定位模型训练方法、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：根据手腕图像信息获取初步脉搏位置信息；基于初步脉搏位置信息控制机械臂移动至初步脉搏位置信息上方，并获取手腕超声图像信息；基于预先训练好的动脉定位模型和手腕超声图像信息获取桡动脉位置信息真实值；基于桡动脉位置信息真实值标记手腕图像信息中的脉搏位置真实值；利用标记后的手腕图像信息训练脉搏定位模型；该方法能够有效地提高脉搏定位模型的预测精度和解决由于需要通过人工的方式标记脉搏位置而导致劳动强度大以及由于脉搏定位不准确，机械臂上的传感器无法正确接触到脉搏而导致无法采集到脉诊信息的问题。
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