“王剑仲”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4个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202310540142.6在审
发明人： 王剑仲;许娟 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，图像处理技术领域。该方法的具体实施方式包括：获取初始图像，并确定初始图像的图像标签；根据初始图像和初始图像的图像标签对初始图像识别模型进行训练，得到目标图像识别模型；响应于图像输入指令，获取目标图像，将目标图像输入目标图像识别模型，得到图像处理结果。该实施方式可以通过获取科室上传的病理相关的图像，对该图像进行特征标注，并利用这些图像进行模型训练，由此，可以在响应于图像输入指令，获取目标图像的情况下，将目标图像输入目标图像识别模型，得到图像处理结果，提高了图像识别准确率以及医务人员工作效率。
图像处理方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]基于强化学习的药物推荐方法、装置、电子设备和介质-CN202211683493.4有效
发明人：王瑞国;许峥;许娟;张佳乐;王剑仲;史文钊 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本公开涉及肝癌免疫药物推荐领域，提供了一种基于强化学习的药物推荐方法、装置、电子设备和介质。包括：采集初始患者数据并进行预处理，得到标准患者数据；基于上述标准患者数据构建知识图谱；基于Trans模型得到上述知识图谱的节点向量和边关系向量；基于强化学习、上述知识图谱和上述知识图谱的节点向量和边关系向量训练智能体；基于上述智能体和上述知识图谱得到推荐药物和上述推荐药物对应的推荐路径。本公开结合强化学习与知识图谱对真实肝癌病人用药信息进行建模，在给出病人推荐药物的同时也可以提供模型推荐药物诊疗路径，为药物推荐提供可解释性。
基于强化学习药物推荐方法装置电子设备介质

[发明专利]一种基于多模态信息融合的癌症预测方法与系统-CN202210833903.2在审
发明人：许峥;王剑仲;许娟;弓孟春;史文钊 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请提出一种基于多模态信息融合的癌症预测方法与系统，其中方法包括：获取任意两种或两种以上的多模态信息；针对所述任意两种或两种以上的多模态信息，分别提取对应的特征；将所述特征在时间域上对齐；将对齐后的特征融合在动态的多模态图网络中，进行多模态表征交互与融合后，输出总表征向量；选择评价结果最高的对应预测算法作为最终预测算法，对应的癌症预测结果为最终的癌症预测结果。所述系统包括：数据获取模块、特征提取模块、多模态融合模块、算法预测模块、参数评价模块。本申请实现了CT影像、病理信息、临床信息以及基因数据的多模态信息融合，并且提高了术后癌症预测的准确性。
一种基于多模态信息融合癌症预测方法系统

[发明专利]基于知识蒸馏的病灶区域深度组学特征提取方法及装置-CN202210566176.8有效
发明人：张洵;许峥;许娟;王剑仲 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于知识蒸馏的病灶区域深度组学特征提取方法及装置，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：获取样本数据集；利用样本训练分类网络，得到病灶区域特征识别模型；将倒数第二层作为特征层，特征层的输出为基础深度特征；将不同的基础深度特征按照关注度进行权重配比得到深度组学特征；构建学生网络；采用所有教师网络训练学生网络；设置损失函数；当损失值达到预设范围时，教师网络对学生网络的训练完成，得到病灶区域深度组学特征提取模型。本公开可针对不同种类的医学影像、不同的疾病类型选取不同的属性进行深度组学特征提取，通过对属性的关注度不同进行权重配置，实现了深度组学特征的自由配置和蒸馏精度的提高。
基于知识蒸馏病灶区域深度特征提取方法装置