“吴及”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果86个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种炎症性肠病复诊时间预测方法、系统、设备及介质-CN202210319450.1在审
发明人：吴及;蒋绚;郭辰仪 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种炎症性肠病复诊时间预测方法和系统，涉及深度学习技术领域，利用深度学习方法，根据患者临床缓解状态下的病情信息，实现对炎症性肠病患者简单快捷的预测复发时间，进行早期干预。该方法包括：获取患者临床缓解状态下的病情信息，对患者病情信息进行特征提取,形成特征信息；对特征信息进行预处理；对预处理后的特征信息进行特征融合，形成特征融合信息；将特征融合信息输入复诊时间预测模型，对复诊时间预测模型进行训练，基于训练好的复诊时间预测模型预测患者炎症性肠病复诊时间。所述炎症性肠病复诊时间预测系统应用于炎症性肠病复诊时间预测方法。
一种炎症性肠病复诊时间预测方法系统设备介质

[发明专利]构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质-CN202310587325.3在审
发明人：吴及;郭辰仪;赵俞廷 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：通过动作捕捉的方式，获取人体在执行标准动作时的运动状态；基于人体运动模型解算运动状态，确定标准动作所对应的每个目标肌肉的时域运动曲线；确定每个目标肌肉的权重；对每个目标肌肉的时域运动力度曲线进行时间积分，并根据目标肌肉的权重进行加权处理，确定标准动作的动作负荷；构建包含标准动作的标准动作库。通过本发明实施例提供的构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质，可以从肌肉层面表征标准动作的执行情况，表征能力更加精细、客观；统一了负荷评估度量的标准，可以更加客观、准确地确定每个标准动作的运动负荷。
构建标准动作方法装置设备存储介质

[发明专利]一种骨骼冠状位平衡参数检测系统-CN202211592696.2有效
发明人：李危石;吴及;许南方;刘杉杉;郭辰仪;姚锐杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;清华大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种骨骼冠状位平衡参数检测系统，解决了现有技术中骨骼检测准确率低、对骨骼位置和弯曲姿态识别准确性差、可靠性及鲁棒性差的技术问题，包括：采用与人体骨骼轮廓近似的几何形状对人体骨骼轮廓DR影像进行标注的前处理模块；对人体骨骼轮廓DR影像检测模型进行训练，基于训练完成的人体骨骼DR影像检测模型，对未标注的人体骨骼轮廓DR影像进行检测，获取具有骨骼候选框的特征区域、以及置信度、语义分割结果的模型训练模块；基于置信度以及语义分割结果进行后处理得到人体骨骼轮廓的后处理模块；以及冠状位平衡参数计算模块。本发明通过优化标注方式可以获取更准确的检测数据和冠状位平衡参数。
一种骨骼冠状平衡参数检测系统

[发明专利]一种医保用药审核方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310161956.9在审
发明人：王晨骁;周梦强;尤心心;刘喜恩;吴及 -专利权人：北京惠及智医科技有限公司;清华大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本申请提供一种医保用药审核方法、装置、电子设备及存储介质，所述医保用药审核方法，包括：获得患者的用药数据，以及医保药品用药审核规则，所述医保药品用药审核规则包括针对医保药品设置的多个使用条件，其中，各使用条件包括一个或多个子条件描述，每个子条件描述对应一个正则表达式；对各个正则表达式进行参数化处理，获得各正则表达式的参数化处理结果；根据各正则表达式的参数化处理结果，对所述用药数据进行审核处理，确定所述用药数据中是否包含违规使用医保药品的用药数据。该方法摒弃了现有技术中依靠人工对患者用药数据的审核方法，在降低医保用药的监管成本的同时，提高了对医保用药的审核效率。
一种医保用药审核方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种颈部淋巴结图像分类识别装置及方法-CN202010161284.8有效
发明人：傅湘玲;吴及;高桐;郭辰仪;欧阳天雄 -专利权人：北京邮电大学;清华大学
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种颈部淋巴结图像分类识别装置及方法，该方法包括：获取多组确定分类类别的淋巴结数据图，每组淋巴结数据图包括由同一台彩色超声机检测产生的超声图像和相应的多普勒图像；对各组淋巴结数据图中的超声图像和相应的多普勒图像进行模态对齐，得到双模态样本；构建深度学习模型，利用多组所述双模态样本对其进行训练；其中，所述深度学习模型包括两个相同的残差网络、一个特征维度拼接层和一个输出网络；获取待识别的淋巴结图像，生成相应的输入样本后，输入训练好的所述深度学习模型进行分类识别，得到识别结果。本发明可提升颈部淋巴结图像分类识别的准确率和识别效率。
一种颈部淋巴结图像分类识别装置方法

[发明专利]一种骨骼矢状位平衡参数检测系统-CN202211606751.9有效
发明人：李危石;吴及;许南方;刘杉杉;郭辰仪;姚锐杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;清华大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种骨骼矢状位平衡参数检测系统，解决了现有技术中检测准确率低、对位置和弯曲姿态识别准确性差、检测可靠性及鲁棒性差的问题，包括：采用与人体骨骼轮廓近似的几何形状对人体骨骼轮廓DR影像进行标注的前处理模块；对人体骨骼轮廓DR影像检测模型进行训练，对未标注的人体骨骼轮廓DR影像进行检测，获取具有骨骼候选框的特征区域，以及置信度、语义分割结果的模型训练模块；基于置信度以及语义分割结果进行后处理得到人体骨骼轮廓的后处理模块；判断人体骨骼轮廓的朝向的朝向判断、计算矢状位平衡参数的矢状位平衡参数计算模块。本发明通过优化标注方式可以获取更准确的检测数据和矢状位平衡参数。
一种骨骼矢状位平衡参数检测系统

[发明专利]一种脊柱椎体识别方法、装置及电子设备-CN202310268780.7在审
发明人：吴及;李危石;许南方;郭辰仪;刘杉杉;姚锐杰 -专利权人：清华大学;北京大学第三医院
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种脊柱椎体识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取同一对象的冠状位图片和矢状位图片；从冠状位图片中提取冠状位初始特征图；从矢状位图片中提取矢状位初始特征图；基于冠状位初始特征图对矢状位初始特征图进行特征融合处理，得到矢状位图片对应的矢状位目标特征图；将矢状位目标特征图输入第一检测模块，识别矢状位图片中的脊柱椎体。通过本发明实施例提供的脊柱椎体识别方法、装置及电子设备，利用同一对象的双视图特征对脊柱椎体间关系进行约束，不会导致椎体多检漏检等严重误差；相比于传统矢状位图片中脊柱椎体的识别而言，避免了病人手臂对脊柱椎体产生遮挡所造成的模糊影响，该方法检测效果更好。
一种脊柱识别方法装置电子设备

[发明专利]一种不典型危重患者的动态识别方法-CN202111481837.9有效
发明人：朱华栋;吴及;刘业成;高键东;吴韵阳;张挺 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种不典型危重患者的动态识别方法通过计算待测病人的第一动态体征序列集与历史病人的第二动态体征数据序列集之间的近似度距离，得到前K个近似度距离最小的第二动态体征数据序列集，以形成候选集，再通过待测病人第一动态体征序列集与候选集的各个第二动态体征序列集之间的近似度距离计算待测病人的风险评分，最后再通过比较该风险评分与设定阈值的大小，以判断该待测病人是否为危重患者。由于第一动态体征序列集与待测病人的至少两种体征一一对应，其为待测病人体征数据在时间域的动态数据序列，相较于原有的通过静态数据人工判断待测病人是否为危重患者的方法更为精确，效率也更高。
一种典型危重患者动态识别方法

[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310416400.X有效
发明人：吴及;郭辰仪;张嘉麟 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/72 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括：根据预设的时间阈值，判断待补充数据集的缺失时间是否大于时间阈值；在待补充数据集的缺失时间大于时间阈值的情况下，对待补充数据集构建图结构；将图结构输入至深度学习模型，将深度学习模型的输出结果作为目标数据集。通过本发明实施例提供的数据处理方法、装置及电子设备，通过对待补充数据集的缺失时间长度进行判断，针对待补充数据集长时间缺失数据点的情况，将待补充数据集转换为图结构，利用图结构与深度学习模型推断出缺失数据点的真实位置，更加适用于数据点长时间缺失的情况，能够达到较好的数据点恢复性能，且更具有鲁棒性。
一种数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种脊柱椎体标注方法、装置及电子设备-CN202310268776.0在审
发明人：吴及;李危石;郭辰仪;许南方;刘杉杉;姚锐杰 -专利权人：清华大学;北京大学第三医院
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种脊柱椎体标注方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待标注图片；待标注图片为具有脊柱且需要对脊柱中的椎体进行标注的图片；将待标注图片输入至标注模型，基于标注模型对待标注图片进行标注，并输出目标图片；标注模型是能够标注待标注图片中的椎体的模型；目标图片为对待标注图片标注完椎体的脊柱图片。通过本发明实施例提供的脊柱椎体标注方法、装置及电子设备，利用能够标注脊柱椎体的标注模型，对待标注图片中的椎体进行高效地自动化标注，解决了目前在临床上医生只能以纯手工的方式对部分椎体进行标注的问题，该方法不仅提高了对椎体的标注效率，还减少了人工成本。
一种脊柱标注方法装置电子设备

[发明专利]一种脊柱椎体检测方法、装置及电子设备-CN202310270968.5在审
发明人：吴及;李危石;郭辰仪;许南方;刘杉杉;姚锐杰 -专利权人：清华大学;北京大学第三医院
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种脊柱椎体检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标图片，并将目标图片输入至检测模型；检测模型包括主检测模块和副检测模块；基于主检测模块对目标图片中的脊柱椎体进行初步检测，得到目标图片的主检测结果；基于副检测模块对目标图片中脊柱周围的骨骼进行检测，得到目标图片的副检测结果；采用副检测结果对主检测结果进行匹配，输出标注图片。通过本发明实施例提供的脊柱椎体检测方法、装置及电子设备，利用相邻椎体间关系以及脊柱与周围骨骼之间的关系，以副检测结果对主检测结果进行辅助校验的方式，输出检测结果更为准确的标注图片；可提高最终输出结果的准确度，对于脊柱椎体的检测效果较好。
一种脊柱体检方法装置电子设备

[发明专利]诊断多写检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310028186.0在审
发明人：刘少辉;吴及;刘喜恩;周开银;尤心心 -专利权人：北京惠及智医科技有限公司;清华大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明提供一种诊断多写检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待检测的诊断疾病名；检测诊断疾病名所对应的病历文本中包含的疾病名，并与诊断疾病名相关的疾病名在病历文本中所处的片段，以及从病历文本中检索得到的与诊断疾病名相关的片段，确定诊断疾病名的相关片段集合；基于诊断疾病名的相关片段集合中的各片段分别与诊断疾病名之间的相关度，进行诊断多写检测。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过确定诊断疾病名的相关片段集合，确保病历文本中相关片段的全面性。随后基于诊断疾病名的相关片段集合中的各片段分别与诊断疾病名之间的相关度，进行诊断多写检测，实现了不遗漏且不误判的诊断多写检测。
诊断检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于DR影像的人体骨骼轮廓检测方法-CN202211592204.X有效
发明人：李危石;吴及;许南方;刘杉杉;郭辰仪;姚锐杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;清华大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DR影像的人体骨骼轮廓检测方法，解决了现有技术中AI检测系统数据提取损失大，存在“失真”现象及数据集检测效果的可靠性和鲁棒性较差的问题，包括以下步骤：获取人体骨骼轮廓DR影像，采用与人体骨骼轮廓近似的几何形状对人体骨骼轮廓DR影像进行标注；基于所述训练样本集对人体骨骼轮廓DR影像检测模型进行训练，基于训练完成的人体骨骼DR影像检测模型，对未标注的人体骨骼轮廓DR影像进行检测，获取具有骨骼候选框的特征区域，以及置信度、语义分割结果；基于置信度以及语义分割结果进行后处理得到人体骨骼轮廓。本发明可以对颈椎至腰椎各段检测，对脊椎骨的增生、错位及与骶骨、股骨头连接区域的识别具有更高的准确度。
基于 dr 影像人体骨骼轮廓检测方法

[发明专利]基于深度学习的临床靶区自动勾画方法、装置及相关设备-CN201910807660.3有效
发明人：吴及;石佳琳;朱海东;吕萍 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于深度学习的临床靶区自动勾画方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取待处理图像；通过神经网络模型对所述待处理图像进行处理，获得所述待处理图像的临床靶区勾画结果；其中，所述神经网络模型包括至少一个残差模块，每一残差模块包括压缩激励模块。本公开涉及的基于深度学习的临床靶区自动勾画方法、装置、电子设备及计算机可读介质，通过具有残差模块的神经网络模型对待处理图像进行处理，能够获得高准确性和鲁棒性的临床靶区勾画结果。
基于深度学习临床自动勾画方法装置相关设备

[发明专利]用于腹腔镜结直肠癌手术的神经智能辅助识别系统-CN202211098727.9有效
发明人：吴斌;吴及;高键东;吴韵阳;徐楷文;王培培 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院;清华大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于腹腔镜结直肠癌手术的神经智能辅助识别系统，涉及人工智能领域。神经智能辅助识别系统与腹腔镜系统连接，包括：视频信号转换模块，用于将腹腔镜系统形成的电信号转换为视频信号；视频图像帧抽取模块，用于从视频信号获得图像帧，并将当前图像帧与缓存内的前序N张图像帧组成图像序列；识别模型计算处理模块，用于利用识别模型根据图像序列得到当前图像帧中的相关神经的检测框表示；以及显示模块，用于显示图像帧，并将识别模型输出的结果显示在当前显示的图像帧上。从而，达到了提高医生在手术过程中对于神经的注意力程度，以期降低术中神经损伤的发生风险的技术效果。
用于腹腔镜直肠癌手术神经智能辅助识别系统

1
2
3
4
5
6
下一页»
尾页
共 86 条