跨模态哈希检索模型的训练方法、跨模态哈希检索方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN119849572A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411883600.7

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明提供一种跨模态哈希检索模型的训练方法、跨模态哈希检索方法、装置和设备,包括:获取至少一个包括样本影像数据和样本诊断文本的训练样本对;确定各样本影像数据的第一类哈希实值特征,并确定各样本诊断文本的第二类哈希实值特征;基于知识图谱中的参考诊断标签,确定所有训练样本对的诊断标签集中诊断标签之间的邻接矩阵;针对各训练样本对,基于邻接矩阵和训练样本对,确定训练样本对对应的第三类哈希实值特征;基于各第一类哈希实值特征、各第二类哈希实值特征、以及各第三类哈希实值特征,对初始跨模态哈希检索模型进行训练,得到跨模态哈希检索模型。本发明可以提高跨模态哈希检索模型的准确性。

    给药量预测方法及相关装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117198512B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311467638.1

    申请日:2023-11-07

    Abstract: 本申请公开了一种给药量预测方法及相关装置、设备和存储介质,其中,给药量预测方法包括:获取目标对象本次使用目标药物之前最新的病历数据和样本对象历史使用目标药物之前最新的样本病历数据;基于样本病历数据,提取多个第一预设种类的样本属性特征和多个第二预设种类的样本时变特征;基于此训练第一给药预测模型直至收敛,得到第一预设种类的第一重要度和第二预设种类的第二重要度,以此选择第一目标种类和第二目标种类;基于病历数据,提取属于第一目标种类的属性特征和属于第二目标种类的时变特征,进而据此进行预测,得到目标对象本次使用目标药物的预测给药量。上述方案,能够降低给药量预测的人力成本,并提升给药量预测的精度。

    视频图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112712906B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202011591050.3

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明提供一种视频图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,通过患者的病情描述信息自动确定出视频图像中问诊医生的关注区域,可以保证关注区域的准确检测。而且,将确定的关注区域连同视频图像一同发送至问诊医生对应的诊疗终端,可以保证诊疗终端在接收到关注区域时自动对视频图像进行标记并展示,为问诊医生的线上问诊提供便利。而且,患者只需要保证摄像头对准病灶部位即可,并不需要再拉近摄像头与病灶部位的距离或者对摄像头位置进行频繁调整,进而减少了诊疗终端展示的视频图像失焦不清晰、不稳定的情况出现,大幅度提高诊疗终端接收到的视频图像的稳定性,进而达到线上问诊的效果,提高了患者以及问诊医生的体验感。

    药品知识质检方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117725921A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311737535.2

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明提供一种药品知识质检方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:获取待质检药品的药品说明书文本;从药品术语库中获取所述待质检药品相关的术语词汇,并应用所述术语词汇,对所述药品说明书文本进行实体抽取,得到实体抽取结果;获取所述待质检药品对应的药品知识,并基于所述实体抽取结果,对所述药品知识进行质检,得到质检结果。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质,可以提升实体抽取的准确率和召回率,从而提高药品知识质检的质量和可信度,同时提高质检效率。

    给药量预测方法及相关装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117198512A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311467638.1

    申请日:2023-11-07

    Abstract: 本申请公开了一种给药量预测方法及相关装置、设备和存储介质,其中,给药量预测方法包括:获取目标对象本次使用目标药物之前最新的病历数据和样本对象历史使用目标药物之前最新的样本病历数据;基于样本病历数据,提取多个第一预设种类的样本属性特征和多个第二预设种类的样本时变特征;基于此训练第一给药预测模型直至收敛,得到第一预设种类的第一重要度和第二预设种类的第二重要度,以此选择第一目标种类和第二目标种类;基于病历数据,提取属于第一目标种类的属性特征和属于第二目标种类的时变特征,进而据此进行预测,得到目标对象本次使用目标药物的预测给药量。上述方案,能够降低给药量预测的人力成本,并提升给药量预测的精度。

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