专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]症状关联模块-CN201210317701.9无效
  • 邓文彪 - 韶关市丹雪科技有限公司
  • 2012-08-31 - 2013-01-09 - G06Q50/22
  • 本发明涉及一种症状关联模块,包括与系统病历库存储器相连的关联模块,所述关联模块包括查看区间和设置区间,所述查看区间上端由左至右依次为主诉功选区、检查功选区、诊断功选区、治疗功选区和医嘱功选区,各功选区之间能根据上一个所选定的内容的功选区关联预先设置好与之相关联内容的功选区通过症状关联解决了医务工作者快速查询相关病历的治疗过程,为准确的治疗方案提供有力的参考,大大缩短了医务工作者制作病历的时间,降低了医务工作者的工作负担,具有良好的实用性和关联内容的针对性。
  • 症状关联模块
  • [发明专利]一种中医症状结构化方法-CN201610221579.3有效
  • 谢永红;徐洋;张德政;刘宏岚;罗熊;栗辉;石川;曹天伟;万义飞;孙冰 - 北京科技大学
  • 2016-04-11 - 2018-09-28 - G16H10/60
  • 本发明提供一种中医症状结构化方法,能够降低人工的工作量及工作时间。所述方法包括:构建修饰词表、停用词表、舌诊和脉诊的症状要素表、人体部位表、标准症状词表及标准症状词的同义词表;若获取的中医症状数据为舌诊和脉诊的症状数据,则依据已构建的修饰词表、停用词表及症状要素表对所述舌诊和脉诊症状数据进行拆分和提取,得到舌诊和脉诊症状数据的结构化结果;若获取的中医症状数据为普通部位的症状数据,则依据已构建的修饰词表、停用词表、人体部位表、标准症状词表及标准症状词的同义词表,结合症状词相似度算法对所述普通部位的症状数据进行拆分、匹配及组合,得到普通部位的症状数据的结构化结果。本发明适用于中医症状技术领域。
  • 一种中医症状结构方法
  • [发明专利]一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310004631.X在审
  • 黄正行;李金绪;张梦璘;潘淑 - 之江实验室;浙江大学
  • 2023-01-03 - 2023-06-13 - G06T7/00
  • 本说明书公开了一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备,本说明书实施例在获取针对用户的病灶部位所采集的图像之后,将图像输入到分类模型中,通过分类模型确定出各特征数据,并确定每个特征数据归属于每种症状的概率基于每个特征数据归属于每种症状的概率和每个特征数据,确定每种症状对应的症状特征。将每种症状对应的症状特征进行拼接得到综合症状特征,并基于综合症状特征识别出用户所患的疾病。在此方法中,可以将病灶处的各症状进行解耦,得到每种症状症状特征,再基于每种症状症状特征确定出患者所患的疾病,这样可以有效提高对相似症状的疾病进行分类的准确性。
  • 一种信息推荐方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]问诊症状识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310615067.5在审
  • 吴信朝;阮晓雯;吴振宇 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2023-05-29 - 2023-08-22 - G16H50/20
  • 本发明涉及数字医疗领域的人工智能技术,揭露了一种问诊症状识别方法,包括:构建原始症状识别模型,获取包含文本片段及所述文本片段对应症状的历史问诊对话集合,基于预设的示范学习格式对所述文本片段及所述文本片段对应症状进行示范文本构建,得到示范训练文本集合,利用所述示范训练文本集合对所述原始症状识别模型进行示范学习训练,得到标准症状识别模型,利用所述标准症状识别模型对待识别症状文本进行症状识别,得到识别症状。本发明还涉及区块链技术,所述识别症状可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种问诊症状识别装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以提高问诊症状识别的准确率。
  • 问诊症状识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种患者症状口语化标准化方法和装置-CN202011254366.3在审
  • 李鹏涛;尚亚飞;胡可云;陈联忠 - 北京嘉和海森健康科技有限公司
  • 2020-11-11 - 2021-02-09 - G06F16/35
  • 本发明提供一种患者症状口语化标准化方法和装置,通过构建的正训练样本和负训练样本对孪生神经网络模型进行训练,采用预设映射规则将将所需识别的口语化症状词汇映射为其对应的口语化症状向量,将所述口语化症状向量加载到训练好的孪生神经网络模型中,采用所述孪生神经网络模型输出与所述口语化症状向量的相似度大于预设值的候选标准症状向量,获取与所述候选标准症状向量相匹配的标准症状词汇,输出与所述口语化症状向量的相似度最高的候选标准症状向量所对应的候选标准症状词汇,所述相似度最高的候选标准症状向量所对应的候选标准症状词汇即为最终结果,实现了口语化症状词汇的标准化处理。
  • 一种患者症状口语化标准化方法装置

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