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公开(公告)号：CN119672051A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510185683.0
申请日：2025-02-20
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于分层多尺度CNN‑Transformer的医学图像分割方法及装置，涉及深度学习领域，构建基于CNN‑Transformer的医学图像分割模型并训练，得到经训练的医学图像分割模型，获取待分割的医学图像并输入到经训练的医学图像分割模型，将待分割的医学图像输入到茎层中进行块分割，得到块图像，将块图像输入到编码模块，得到第1阶段的编码特征和第3阶段的编码特征；将第1阶段的编码特征和第3阶段的编码特征输入到双层特征融合模块，分别得到校准后的第1阶段的编码特征和校准后的第3阶段的编码特征；将校准后的第1阶段的编码特征和校准后的第3阶段的编码特征输入到解码单元，得到预测分割结果。本发明能够提升模型对多尺度长程依赖关系和局部空间信息建模的能力。
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公开(公告)号：CN119672347A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510187449.1
申请日：2025-02-20
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法及装置，涉及弱监督学习领域，包括：构建基于文本驱动的医学图像分割模型并训练，得到经训练的医学图像分割模型；获取待分割的医学图像及其对应的专业知识和文本标签并输入到经训练的医学图像分割模型，分别利用标签编码器和专业知识编码器对文本标签和专业知识进行编码，通过知识注意力模块引导图像特征关注目标组织的相关区域，进一步生成初始伪标签，通过亲和力预测模块计算得到亲和力预测值，利用亲和力预测值修正初始伪标签，得到待分割的医学图像对应的伪标签。本发明解决了现有弱监督方法CAM激活不足以及图像标签不能够提供足够的监督信息等问题。
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公开(公告)号：CN119649037A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510180763.7
申请日：2025-02-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法和装置，属于医学图像分割领域，包括：采用医学图像分割模型对输入的有标签数据和无标签数据进行分割得到第一特征图和第二特征图；通过判别获取所述第一特征图和所述第二特征图的最大连通区域的伪标签，根据所述最大连通区域的伪标签以及不确定性图得到确定性伪标签；将确定性伪标签和有标签数据结合作为监督信号，引导所述分割模型进行像素级对比学习以提升对特征的提取能力。本发明引入了连通性判断的概念，加强了模型对于目标结构的理解，还提高模型在保持解剖学结构连续性方面的准确性。
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公开(公告)号：CN119672346A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510186671.X
申请日：2025-02-20
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/772 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于形状字典的单源域泛化医学图像分割方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：形状字典学习步骤、总体分割网络构建步骤、总体分割网络训练步骤和医学图像分割步骤。本发明通过结合域不变形状参考分割模型和随机特征增强的域特定泛化信息学习，在单一源域数据训练的前提下，提高网络模型对域不变特征和模拟的未知域域特定特征的学习能力，最大限度地提高模型在各种未知目标域中的泛化能力和分割准确性。本发明提出的方法仅需要使用单一源域数据，能很好的缓解医学图像分割任务的单源域泛化SDG问题。
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公开(公告)号：CN119649039A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510182194.X
申请日：2025-02-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签的无源无监督域适应医学图像分割方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：有监督的源域模型训练阶段、无监督自适应的目标域模型训练阶段和分割阶段，具体为运用伪标签像素级不确定性估计对源域医学图像进行像素级自标记生成可靠的伪标签，并在此基础上使用强弱增强的教师学生目标域模型充分利用高质量的伪标签来训练目标域医学图像来使网络适应特定于目标域医学图像的表示。本发明在已知源域模型和目标域未标记数据的前提下对目标域数据图进行无监督地分割，不需要访问源域数据且可以合理地利用上源域模型特征，能很好地缓解SFUDA存在的问题，在比UDA方法更少数据可用的情况下仍然保持在目标域上的准确分割能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119649038A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510180884.1
申请日：2025-02-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的无监督域适应医学图像分割方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：构建基于双重注意力的多尺度特征融合分割网络；将所述多尺度特征融合分割网络作为生成器，构建第一判别器和第二判别器；基于所述生成器、第一判别器和第二判别器进行训练，获得训练好的多尺度特征融合分割网络；使用训练好的多尺度特征融合分割网络对待处理医学图像进行分割。本发明引入多尺度特征考虑不同层次的特征表示，并通过对抗性特征对齐方法，通过对抗性学习实现源域和目标域特征的对齐，从而提升分割模型在目标域上的性能和泛化能力；且本发明无需使用目标域标签，能很好的缓解医学图像分割任务的无监督域适应问题。
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公开(公告)号：CN109753565A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811611020.7
申请日：2018-12-27
Applicant: 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06Q50/18
Abstract: 本发明专利公开了知识产权智能服务方法及系统，该生成方法具体包括通过机器学习算法将用户的输入文本抽取出词向量，并对词向量进行实体标注；标注的结果与用户意图形成关联对。使用人工判断生成的若干关联对作为训练数据集对用户意图分类系统进行数据训练，并生成预测模型。该分类系统具体包括将用户意图进行词向量提取及实体识别，并分发至不同的语义处理系统进行具体处理。本发明解决复合用户需求环境下的输入文本处理问题，通过意图分类将用户的输入文本分发至不同的语义处理系统，并作出最佳反馈，有效提高了反馈的准确率。
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公开(公告)号：CN109697679A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811609966.X
申请日：2018-12-27
Applicant: 厦门智融合科技有限公司
Abstract: 本发明专利公开了知识产权服务导引方法及系统，该知识产权导引方法使用基于机器学习的实体识别模型对提取的序列化的词向量进行实体类型标注；使用序列化的词向量作为基于机器学习的分类模型进行用户意图分类；根据获得的用户意图分类选择相应的内容槽位模型，将具有实体类型标注的词向量填充至所述内容槽位模型；根据填充有实体类型标注的词向量的内容槽位模型，输出所对应的知识产权服务接口。本发明通过基于机器学习构建的任务型聊天机器人的思路，将用户需求进行精确分类识别，并导引至合理的服务接口，有效解决了知识产权服务品类难以细分，服务难以细化的问题，给用户提供了更加精准高效的服务。
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公开(公告)号：CN108763445A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810517395.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 厦门智融合科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种专利知识库的构建方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取专利资源数据；分析所述专利资源数据，获得显性信息和隐性信息；所述显性信息包括预设实体集中各实体的属性信息，所述隐性信息包括技术元件的实体关系；对所述隐性信息进行融合处理，并根据所述显性信息和融合处理后的所述隐性信息构建专利知识库。采用本方法能够高效地分析海量专利数据，从中提取有效且丰富地专利信息。
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公开(公告)号：CN108681552A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810282599.0
申请日：2018-04-02
Applicant: 厦门智融合科技有限公司
CPC classification number: G06Q50/184
Abstract: 一种专利信息服务虚拟对话系统，包括：信息数据库，存放有专利信息，专利信息标有第一标签；指令库，存放有指令，指令标有第二标签；输入分析模块，接收用户输入信息并转化成字段；回答匹配模块，接收输入分析模块传输的字段并与第一标签匹配，若匹配，则反馈第一标签对应的专利信息；服务执行模块，接收输入分析模块传输的字段并与第二标签匹配，若匹配，则执行与第二标签对应的指令。上述专利信息服务虚拟对话系统利用交互式技术实时回答用户的问题，输入信息分析模块可以对用户输入的信息进行转换匹配，并由回答匹配模块从信息数据库中调取出客户可能想要的专利信息结果并予以反馈，并由服务执行模块来判断客户的意图并提供后续服务的执行，从而实现为用户提供不同类型的专利服务。
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