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[发明专利]多领域实时答疑系统-CN201780072825.6有效
发明人： V·V·达特拉;S·S·阿尔哈桑;O·F·法里;柳俊毅;K·M·Y·李;A·卡迪尔;A·普拉卡什 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种用于自动答疑的系统(1000)，包括：语义空间(210)，其是根据问题和答案的语料库生成的；用户接口(1030)，其被配置为接收问题；以及处理器(1100)，其包括：(i)问题分解引擎(1050)，其被配置为将所述问题分解为领域、关键词，以及关注词；(ii)问题相似性生成器(1060)，其被配置为使用经分解的问题在语义空间中识别一个或多个问题；(iii)答案提取和排序引擎(1080)，其被配置为：从所述语义空间中提取与一个或多个所识别的问题相关联的答案，并且将所提取的答案中的一个或多个识别为最佳答案；以及(iv)答案微调引擎(1090)，其被配置为使用所述领域、所述关键词以及所述关注词中的一个或多个来精细微调所识别的最佳答案；其中，经精细微调的答案是经由所述用户接口被提供给所述用户的。
领域实时答疑系统

[发明专利]相互改善来自临床笔记和医学图像分类的概念提取的协同训练框架-CN202080088182.6在审
发明人： A·卡迪尔;K·M·Y·李;C·Y·赵;M·徐 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：一种用于训练文本报告标识机器学习模型和图像标识机器学习模型的系统和方法，包括：使用被标记的文本报告集来初始地训练文本报告机器学习模型，包括对文本报告进行文本预处理并从经预处理的文本报告中提取特征，其中所提取的特征被输入到文本报告机器学习模型中；使用被标记的图像集来初始地训练图像机器学习模型；将初始地训练的文本报告机器学习模型应用到具有相关联的图像的第一未被标记的文本报告集以标记相关联的图像；选择被标记的相关联的图像的第一部分；使用所选择的被标记的相关联的图像的第一部分来重新训练图像机器学习模型；将初始地训练的图像机器学习模型应用到具有相关联的文本报告的第一未被标记的图像集以标记相关联的文本报告；选择被标记的相关联的文本报告的第一部分；以及使用所选择的被标记的相关联的文本报告的第一部分来重新训练文本报告机器学习模型。
相互改善来自临床笔记医学图像分类概念提取协同训练框架

[发明专利]从文本文档中提取概念的引导框架中改进实例选择的方法-CN202080088357.3在审
发明人： A·卡迪尔;K·M·Y·李;C·Y·赵;A·普拉卡什;M·徐 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种用于文本报告标识机器学习模型的无监督训练的系统和方法，包括：使用种子词典标记未标记的第一组文本报告以标识未标记的文本报告中的概念；将与种子标记的第一组文本报告相关联的图像输入到自动编码器中，以获得编码的第一组图像；计算一组第一相关性矩阵作为第一编码图像与第一编码图像的相关联的文本报告特征的点积；确定一组第一相关性矩阵和与自动编码器相关联的过滤器组值之间的距离；将第一组经验证的图像标识为第一组图像中、具有距离小于阈值的图像；以及使用与第一组经验证的图像相关联的标记的文本报告来训练文本报告机器学习模型。
文本文档提取概念引导框架改进实例选择方法

[发明专利]使用多模态数据的时间疾病状态比较-CN202080088165.2在审
发明人： K·M·Y·李;A·卡迪尔;C·Y·赵;M·徐;J·鲁宾;N·加拉加利 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：一种用于可视化和注释患者数据中的异常状况的时间趋势的系统和方法。分类和可视化模块检测例如X射线图像等一个或多个图像中的一个或多个状况，并且在图像上可视化该状况。时间疾病状态提取模块分析用于指示状况变化的文本，例如放射学报告。多模态疾病状态比较模块将所提取的数据融合为状况随时间的变化的紧凑表示。
使用多模态数据时间疾病状态比较

[发明专利]用于对话内的多角度论述的系统-CN202080018413.6在审
发明人： V·V·达特拉;S·S·阿尔·哈萨恩;A·普拉卡什;O·F·法里;T·R·阿罗拉;柳俊毅;A·卡迪尔 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：描述了用于训练和/或利用子代理机器学习模型来生成候选对话响应的技术。在各种实现中，面向用户的对话代理(202，302)或代表其的另一组件选择最接近用户定义的全局优先级目标(318)的候选响应之一。全局优先级目标可以包括针对各种对话特征的值(306)，对话特征诸如情绪、困惑、客观相关性、个性、详细度等。在各种实现中，每个机器学习模型包括编码器部分和解码器部分。每个编码器部分和解码器部分可以是循环神经网络(RNN)模型，诸如包括至少一个记忆层(诸如长短期记忆(LSTM)层)的RNN模型。
用于对话角度论述系统

[发明专利]多模态对话代理-CN201880046130.5在审
发明人： S·S·阿尔哈桑;O·F·法里;A·普拉卡什;V·V·达特拉;K·M·Y·李;A·卡迪尔;柳俊毅 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：与用户交互的方法和系统。根据本文描述的各种实施例的系统提供了模型的集合，每个模型被训练以执行特定功能。这些模型可以被分类成在现有的信息语料库上训练的静态模型和基于与用户的实时交互训练的动态模型。这些模型共同提供针对用户的适当的交流。
多模态对话代理

[发明专利]分类器训练-CN201880010047.2在审
发明人： A·卡迪尔;V·V·达特拉;K·M·Y·李;S·S·阿尔哈桑;O·F·法里 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：用于训练分类器的方法和系统。所述系统包括两个或更多个分类器，每个分类器可以分析从输入数据中提取的特征。所述系统可以基于所述第一标签和所述第二标签确定输入数据的真实标签，并且基于包括输入数据和真实标签的训练示例来重新训练所述第一分类器和所述第二分类器中的至少一个。
分类器真实标签分类器训练训练分类器标签确定标签分析

[发明专利]基于知识图的临床诊断助手-CN201780066261.5在审
发明人： V·V·达特拉;S·S·阿尔哈桑;O·F·法里;柳俊毅;K·M·Y·李;A·卡迪尔;A·普拉卡什 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种用于自动临床诊断的系统(500)包括：知识图(310、510)，其是使用组织的医学信息语料库(520)生成的并且包括多个节点；用户接口(512)，其被配置为接收输入，所述输入包括关于至少一个患者症状(316)的信息和至少一个患者人口统计参数(318)；以及处理器(530)，其被配置为提取所述至少一个患者症状和人口统计参数，并且还被配置为：(i)对提取的患者症状进行加权；(ii)查询所述知识图以生成诊断图作为所述知识图的子集；(iii)根据所述诊断图来识别针对所述患者的医学状况的排序列表；(iv)基于所提取的关于所述患者的至少一个人口统计参数，调整所述排序列表的排序；其中，经由所述用户接口向所述用户提供所识别的医学状况。
知识图患者症状排序人口统计临床诊断医学状况用户接口配置患者人口统计诊断接收输入医学信息用户提供语料库处理器子集加权查询

[发明专利]利用堆叠式自动编码器进行的半监督式分类-CN201780054591.2在审
发明人： R·加艾尼;S·S·阿尔哈桑;O·F·法里;K·李;V·达特拉;A·卡迪尔;柳俊毅;A·普拉卡什 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-09-04 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本文中描述的技术涉及用于预测和其他用途的堆叠式自动编码器和其他分类器的半监督式训练和应用。在各种实施例中，可以训练半监督式模型(108)以用于句子分类，并且可以将本文中提到的“残余堆叠式去噪自动编码器”(“RSDA”)(220)(其可以是无监督式的)与诸如分类神经网络(例如，多层感知机或“MLP”)的监督式分类器(218)进行组合。在各种实施例中，RSDA可以是堆叠式去噪自动编码器，其可以包括或者可以不包括一个或多个残余连接。如果存在残余连接，则残余连接可以帮助RSDA“记住”跨多层的遗忘信息。在各种实施例中，半监督式模型可以同时利用未标记的数据(用于RSDA)和标记的数据(用于分类器)来训练。
自动编码器半监督式堆叠式残余连接分类器去噪多层感知句子分类神经网络无监督分类多层遗忘预测应用帮助监督

[发明专利]制备亲水性维生素的颗粒的方法-CN200780034092.3无效
发明人： D·霍格兰;A·卡迪尔;C·奥尼尤克;F·特拉诺尔;垣口芳富;梶浦智羲;庄觊 -专利权人：巴斯夫欧洲公司
申请日： 2007-09-14 - 公布日： 2009-08-26 - 主分类号： A61K9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种在流化床成粒机中用聚乙烯基吡咯烷酮作为粘合剂制备亲水性维生素的颗粒的方法，涉及通过所述方法获得的亲水性维生素的颗粒，涉及用所述亲水性维生素的颗粒制备的片剂，涉及用于直接压片的L-抗坏血酸混合物以及用所述混合物制备的片剂。
制备亲水性维生素颗粒方法

[发明专利]生产可直接压片的布洛芬制剂的方法-CN200680037878.6有效
发明人： K·迈尔－伯姆;K·科尔特;A·卡迪尔 -专利权人：巴斯夫欧洲公司
申请日： 2006-10-05 - 公布日： 2008-10-15 - 主分类号： A61K9/16 文献下载
摘要：本发明公开了可直接压片的布洛芬制剂，该制剂包含a)50至90重量％的结晶布洛芬，b)1至15重量％高度可分散的最小表面积为100m²/g的辅剂，以及c)0至40重量％的其它辅剂，条件是组分a)至c)的总量为100重量％，布洛芬晶体表面的至少50％被高度可分散的辅剂覆盖。
生产直接压片布洛芬制剂方法

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