-
公开(公告)号：CN111475631B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010261943.5
申请日：2020-04-05
Applicant: 北京亿阳信通科技有限公司 , 中国人民解放军总医院
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱与深度学习的疾病问答方法及装置，通过获得输入问题，并对所述输入问题进行数据清洗处理；对数据清洗处理后的所述输入问题进行意图识别预处理，并判断所述输入问题是否满足第一预设条件；按照预设策略，对满足所述第一预设条件的所述输入问题进行二次意图识别，并获得所述输入问题的意图类型；将所述输入问题进行实体识别，并与所述输入问题的意图类型相结合，获得实体结果；根据所述意图类型，以及获得的所述实体结果，利用Cypher语句在neo4j图数据库中进行实体及关系的直接及推理查询；获得问答结果，达到了提高传统意图识别及实体抽取环节的正确率，提高答案的准确率及全面性的技术效果。
-
公开(公告)号：CN110364259B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201910462425.7
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京亿阳信通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高原疾病预测方法、系统、介质和电子设备。包括：获取多个体检人员的身份信息数据，对上述数据进行聚合分组；计算得到每组所述体检人员的体检指标数据均值向量ub和协方差矩阵Sb；计算得到每组所述体检人员的面部数据均值向量uf和协方差矩阵Sf；计算得到每组所述体检人员进入高原后患某种高原病概率Pgmn；确定待预测人员所在分组，计算所述待预测人员患某种高原病的概率Pixy。同时还公开了相应的系统、介质和电子设备。本发明首次提出了高原疾病预测方法，采用海量数据进行多层次的聚类，同时引入面部器官数据为参照，极大提高了高原病预测的可行性和准确性。
-
公开(公告)号：CN111462099B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010262698.X
申请日：2020-04-05
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京亿阳信通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于快速积分图监测的图像细胞区域定位方法，该方法包括：将图像转换为灰度图像；对灰度图像进行去噪滤波，生成滤波后图像；对滤波后图像进行边缘检测，得到边缘图像A；对滤波后图像利用自适应阈值进行二值化，得到二值化图像B，所述自适应阈值根据各像素块区域内的灰度确定；对二值化图像进行开运算滤波，将非细胞部分滤除，并将滤除后的细胞部分进行闭运算填充，获取到图像C；利用一个遍历框分别在图像A、C中进行遍历，计算框在不同位置的密度值，并根据该密度值确定细胞所在图像区域。通过本发明，能够准确的识别出细胞区域。
-
公开(公告)号：CN111475631A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010261943.5
申请日：2020-04-05
Applicant: 北京亿阳信通科技有限公司 , 中国人民解放军总医院
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱与深度学习的疾病问答方法及装置，通过获得输入问题，并对所述输入问题进行数据清洗处理；对数据清洗处理后的所述输入问题进行意图识别预处理，并判断所述输入问题是否满足第一预设条件；按照预设策略，对满足所述第一预设条件的所述输入问题进行二次意图识别，并获得所述输入问题的意图类型；将所述输入问题进行实体识别，并与所述输入问题的意图类型相结合，获得实体结果；根据所述意图类型，以及获得的所述实体结果，利用Cypher语句在neo4j图数据库中进行实体及关系的直接及推理查询；获得问答结果，达到了提高传统意图识别及实体抽取环节的正确率，提高答案的准确率及全面性的技术效果。
-
公开(公告)号：CN111462099A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010262698.X
申请日：2020-04-05
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京亿阳信通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于快速积分图监测的图像细胞区域定位方法，该方法包括：将图像转换为灰度图像；对灰度图像进行去噪滤波，生成滤波后图像；对滤波后图像进行边缘检测，得到边缘图像A；对滤波后图像利用自适应阈值进行二值化，得到二值化图像B，所述自适应阈值根据各像素块区域内的灰度确定；对二值化图像进行开运算滤波，将非细胞部分滤除，并将滤除后的细胞部分进行闭运算填充，获取到图像C；利用一个遍历框分别在图像A、C中进行遍历，计算框在不同位置的密度值，并根据该密度值确定细胞所在图像区域。通过本发明，能够准确的识别出细胞区域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110364259A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910462425.7
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京亿阳信通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高原疾病预测方法、系统、介质和电子设备。包括：获取多个体检人员的身份信息数据，对上述数据进行聚合分组；计算得到每组所述体检人员的体检指标数据均值向量ub和协方差矩阵Sb；计算得到每组所述体检人员的面部数据均值向量uf和协方差矩阵Sf；计算得到每组所述体检人员进入高原后患某种高原病概率Pgmn；确定待预测人员所在分组，计算所述待预测人员患某种高原病的概率Pixy。同时还公开了相应的系统、介质和电子设备。本发明首次提出了高原疾病预测方法，采用海量数据进行多层次的聚类，同时引入面部器官数据为参照，极大提高了高原病预测的可行性和准确性。
-
公开(公告)号：CN110335678A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910462060.8
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京亿阳信通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高原适应性评估方法，本发明通过使用样本数据和医生的经验知识，建立和验证高原适应度评估模型深度神经网络学习模型；使用体检数据作为输入数据，经过学习模型分析后，输出高原适应度的评分。解决了现有技术中无法快速科学地评价人员对于高原工作适应度的问题。
-
公开(公告)号：CN119919328A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510404858.2
申请日：2025-04-02
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明提供一种基于磁共振影像的自适应图像增强方法及其系统，涉及图像处理技术领域，包括获取MRI图像的全局梯度图，并根据预设条件从全局梯度图中提取初始种子点集合；对MRI图像进行网格化，并将全局梯度图的梯度信息映射到网格化形成的每个分块中；对于每个分块中的每个初始种子点，计算其综合权重，并根据预设的权重阈值对种子点进行筛选，确定每个分块中的生长种子点；对于所有分块，基于设定的相似性准则，从生长种子点出发进行区域并行扩展，当扩展满足停止条件时终止；在相邻分块出现重叠区域时，对相邻分块进行合并处理，最终输出增强后的MRI图像，本发明在保留图像细节和边缘信息的同时，提高了图像的对比度和清晰度。
-
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。
-
公开(公告)号：CN119587155A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411714885.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明涉及远程控制的骨盆骨折复位系统，包括人机交互自动控制单元、两个以上伺服驱动系统、两个以上骨盆旋转推拉装置，人机交互自动控制单元通过人机交互界面交互，并基于骨盆解锁复位路径的人工智能算法制定复位路径自动规划策略，再由各伺服驱动系统根据复位路径自动规划策略提供高精度伺服电机的伺服驱动，进而驱动各自连接的骨盆旋转推拉装置分别对患者骨盆骨折块执行各自方位的轴向位移推拉复位动作，完成患者骨盆骨折块协同一致的多自由度空间联动，实现远程自动控制的若干二维平面上的角向旋转和轴向推拉复位，实现严重移位骨盆骨折复位的智能化、精准化、微创化，降低骨盆骨折治疗的准入门槛，同时减少对医务人员和患者的透视放射损伤。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
406
records
(took 0.069 seconds)
