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公开(公告)号：CN117216800A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311433142.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06F21/62 , G06F40/289 , G16H10/60
Abstract: 本发明实施例公开了一种面向大批量病历数据的去隐私处理方法及装置，该方法包括：对待去隐私处理的大批量病历文本进行处理，针对每个所述病历文本建立对应的待处理作业，所述待处理作业包括所述病历文本和与所述病历文本对应的隐私信息白名单；将所有的所述待处理作业分别依次分发至各客户端，以便各所述客户端根据所述隐私信息白名单对所述病历文本进行去隐私处理；接收各所述客户端对所述待处理作业的去隐私处理结果。通过上述方式，本发明实施例能够对系统整体工作状况进行实时管理，增强系统处理能力，提高整体性能，适用大批量病历文本的去隐私处理。
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公开(公告)号：CN112597982A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110237602.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的图像分类方法、装置、设备和介质，包括：获取待检测区域的超声图像，所述超声图像包括三维视频图像和二维频谱图像；将所述三维视频图像和所述二维频谱图像分别输入至对应的特征提取网络模型，得到视频特征和频谱特征；将所述视频特征和所述频谱特征进行融合得到融合特征，根据所述融合特征确定所述待检测区域的所属类型，能够有效确定待检测区域的所属类型。
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公开(公告)号：CN111493935A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010353559.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了基于人工智能的超声心动图自动预测识别方法及系统，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图的至少一个切面的彩色多普勒视频；提取所述彩色多普勒视频中的每一视频帧，并将每一视频帧输入至训练好的卷积神经网络，以获得对应每一视频帧的N维特征向量；将所述每一视频帧的N维特征向量通过注意力模块生成对应每一视频帧的权重；利用所述权重计算每一视频帧的N维特征向量的加权和，以获得所述彩色多普勒视频的整体特征表示；基于所述整体特征表示，计算获得含有预识别图像特征的预测值。通过上述方法能够准确预测超声心动图中是否存在待识别的图像特征。
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公开(公告)号：CN116935143A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311035070.6
申请日：2023-08-16
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H30/00 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种基于个性化联邦学习的DFU医学图像分类方法及系统，该方法包括如下步骤：参与联邦学习的客户端获取DFU图像样本集和待分类DFU图像；客户端基于卷积神经网络构建图像分类模型；中央服务器将预设的分类器模块参数传递至客户端；客户端基于分类器模块参数更新分类器模块；客户端利用DFU图像样本集训练图像分类模型，计算得到模型损失和客户端梯度；客户端将客户端梯度上传至中央服务器；中央服务器结合客户端梯度和预设的先验知识更新分类器模块参数；重复训练步骤直至模型损失收敛，得到DFU图像分类模型；客户端通过DFU图像分类模型完成待分类DFU图像的图像分类。本发明通过个性化联邦学习训练的DFU图像分类模型具有较高的分类准确性。
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公开(公告)号：CN112597982B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110237602.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的图像分类方法、装置、设备和介质，包括：获取待检测区域的超声图像，所述超声图像包括三维视频图像和二维频谱图像；将所述三维视频图像和所述二维频谱图像分别输入至对应的特征提取网络模型，得到视频特征和频谱特征；将所述视频特征和所述频谱特征进行融合得到融合特征，根据所述融合特征确定所述待检测区域的所属类型，能够有效确定待检测区域的所属类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111258975A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010336279.6
申请日：2020-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了图像归档通信系统异常定位方法、装置、设备及介质。该图像归档通信系统是多台图像归档通信PACS服务器端架构的PACS系统，该方法包括：从多个图像归档通信PACS服务器端分别接收医学数字成像和通信DICOM日志文件；并行地调用预先构建的日志信息模型，对DICOM日志文件进行处理；将处理后的DICOM日志文件写入日志数据库；基于日志数据库分析得到多服务器端架构的PACS系统的异常分析结果。根据本申请实施例的技术方案，按照日志信息模型对将DICOM日志进行并行化处理，有效地提高了多PACS服务器端架构的PACS系统的异常定位的效率。
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公开(公告)号：CN119681913A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510214066.9
申请日：2025-02-26
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种无人机械臂运动路径生成方法，具体是涉及到一种基于B样条曲线的无人机械臂运动路径生成方法及装置。所述方法包括基于B样条定义推导出四次非均匀B样条基矩阵公式；根据B样条凸包性，大致获得相应B样条曲线的多个控制点坐标；然后采用弦长法或向心法等参数化方法由所述控制点的坐标值计算节点向量；最后，根据所述控制点的坐标值以及所述节点向量，采用四次非均匀B样条基矩阵公式计算生成一条四次非均匀B样条曲线；所述四次非均匀B样条曲线用于表征无人机械臂运动路径。本方法可以快速有效地绘制四次非均匀B样条曲线，提高无人机械臂在复杂环境下运动的适应能力。
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公开(公告)号：CN117476188A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311434019.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明属于医学图像标注，具体涉及一种医学序列图像标注方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：获取医学序列图像；对局部偏差值医学序列图像进行首帧标注，得到非均匀B样条；基于局部偏差值非均匀B样条，引入核函数，得到广义B样条；对局部偏差值医学序列图像进行特征配准，得到特征点对；基于局部偏差值特征点对，得到局部偏差值医学序列图像的平均偏差值；基于局部偏差值平均偏差值，调整局部偏差值核函数参数，得到修改广义B样条；基于局部偏差值修改广义B样条，调整标注点，得到下一帧图像的B样条准插值闭合曲线。本申请具有在首帧手工标注图像的指引下，实现后续帧图像的自适应标注的效果。
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公开(公告)号：CN117235582A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311429286.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F40/289 , G16H10/60 , G16H50/70
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于电子病历的多粒度信息处理方法及装置，该方法包括：对住院病历数据进行分类分级处理，获取与应用对应的多个病历数据子集，每个所述病历数据子集中包括多个病历文本；对任一所述病历数据子集中的病历文本进行多粒度计算，获取各病历文本的核心词组与感兴趣文段，以便后续输入应用模型进行数据分析。通过上述方式，本发明实施例能够提高住院病历信息处理的准确率和高效能，为后续应用模型训练提供充分的样本资源和高质量数据。
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公开(公告)号：CN112801964B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110076124.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质，获取逐层输入的目标图像，所述目标图像为肺部CT图像；将所述目标图像输入至训练好的多类别分割模型中，得到多类别分割图像和单一类别分割图像，所述多类别分割图像用于指示所述目标图像中至少一部分区域的所属类型标签，所述单一类别分割图像用于指示所述目标图像中包含的感兴趣区域；利用所述单一类别分割图像对所述多类别分割图像进行筛选，得到所述目标图像中感兴趣区域的所属类型标签，在不损失特征的情况下，有效提高图像处理速度。
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