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公开(公告)号：CN110264449B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910514486.3
申请日：2019-06-14
Applicant: 辽宁万象联合医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法，该质控方法，在以往连续卷积池化运算的基础上，增设了将最后一次卷积池化运算的结果与上一级的卷积池化运算结果进行拼接卷积后，再与上一级的卷积池化运算结果进行二次的拼接卷积，直至将第一次卷积池化运算的结果进行拼接卷积，最终完成数据的处理，通过上述学习方法的优化，其不仅具备以往连续卷积池化的优点，而且通过逐级的拼接卷积，可将之前连续卷积池化过程中的遗漏数据进行再次处理，最后达到深度学习的目的。
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公开(公告)号：CN110264449A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910514486.3
申请日：2019-06-14
Applicant: 辽宁万象联合医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法，该质控方法，在以往连续卷积池化运算的基础上，增设了将最后一次卷积池化运算的结果与上一级的卷积池化运算结果进行拼接卷积后，再与上一级的卷积池化运算结果进行二次的拼接卷积，直至将第一次卷积池化运算的结果进行拼接卷积，最终完成数据的处理，通过上述学习方法的优化，其不仅具备以往连续卷积池化的优点，而且通过逐级的拼接卷积，可将之前连续卷积池化过程中的遗漏数据进行再次处理，最后达到深度学习的目的。
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公开(公告)号：CN109118374A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810905407.7
申请日：2018-08-09
Applicant: 辽宁万象联合医疗科技有限公司
Inventor： 张宇
IPC: G06Q40/08
Abstract: 本发明提供了一种在线申请理赔的方法、装置及服务器，该方法包括：当通过登录界面接收到用户的登录指令时，从登录指令中提取用户的身份信息；当接收到用户的理赔申请请求时，将用户的身份信息发送至理赔申请请求对应的医疗系统；接收目标医疗系统针对用户的身份信息返回的电子就诊凭证，并将电子就诊凭证通过预设展示界面展示给用户；当接收到用户针对电子就诊凭证的确认指令时，将用户的身份信息和电子就诊凭证关联发送至目标商保系统；接收目标商保系统针对用户的身份信息和电子就诊凭证返回的理赔结果，并通过预设结果显示界面将理赔结果提供给用户。本发明可以提高用户申请理赔的效率，并且在一定程度上降低了商保公司的理赔风险。
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