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公开(公告)号：CN118629645B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410671187.1
申请日：2024-05-28
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于患者电解质紊乱的重症存活时间预测方法及系统，所述预测方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型；获取待预测患者的电解质检测数据，利用所有目标预测模型对电解质检测数据进行生存预测，得到不同时间阈值下患者的生存结果；根据不同时间阈值下患者的生存结果确定患者的存活时间。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN118203334B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410315581.1
申请日：2024-03-19
IPC: A61B5/372 , A61B5/386 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/22 , G06N20/20
Abstract: 本发明针对医护人员人工识别脑电图费时费力的问题，提出一种用于多种异常脑电模式智能识别的方法及系统，用于爆发抑制、周期性放电、棘尖波、癫痫、低电压等异常脑电模式的识别；通过离散小波变换、带通滤波等方法进行数据预处理，然后通过快速傅里叶变换、小波分解、Minirocket等方法提取特征，通过模型得到最后的异常脑电识别结果以及异常脑电出现的时间点等信息辅助临床诊断；本发明综合考虑各种异常脑电模式之间的相似性和差异，使用数据重整等步骤加快识别速度；对应的异常脑电系统可以自动对脑电进行识别，指示异常脑电出现的时间点，并且以图像的形式进行展示，同时仿照医院的脑电报告格式进行脑电报告的输出，减轻医护人员读图压力。
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公开(公告)号：CN119724578A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411770432.0
申请日：2024-05-28
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及系统，所述训练方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN118203334A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410315581.1
申请日：2024-03-19
IPC: A61B5/372 , A61B5/386 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/22 , G06N20/20
Abstract: 本发明针对医护人员人工识别脑电图费时费力的问题，提出一种用于多种异常脑电模式智能识别的方法及系统，用于爆发抑制、周期性放电、棘尖波、癫痫、低电压等异常脑电模式的识别；通过离散小波变换、带通滤波等方法进行数据预处理，然后通过快速傅里叶变换、小波分解、Minirocket等方法提取特征，通过模型得到最后的异常脑电识别结果以及异常脑电出现的时间点等信息辅助临床诊断；本发明综合考虑各种异常脑电模式之间的相似性和差异，使用数据重整等步骤加快识别速度；对应的异常脑电系统可以自动对脑电进行识别，指示异常脑电出现的时间点，并且以图像的形式进行展示，同时仿照医院的脑电报告格式进行脑电报告的输出，减轻医护人员读图压力。
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公开(公告)号：CN115831305A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211645856.5
申请日：2022-12-20
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于重症特征的疫情患者转阴天数分类预测方法及系统，本方法通过获取患者的病例数据表；计算病例数据表中的检测指标与核酸ct值的Pearson相关系数；根据Pearson相关系数，对病例数据表中的每一个检测指标的数据完整性进行打分，选取分数高于预设值的多个重症特征指标；根据多个重症特征指标，筛选转阴前的患者检测指标数据集；将患者检测指标数据集输入至训练好的预测模型中，获得患者转阴天数分类预测的结果。本发明能够提高分类预测患者转阴天数的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118629645A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410671187.1
申请日：2024-05-28
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于患者电解质紊乱的重症存活时间预测方法及系统，所述预测方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型；获取待预测患者的电解质检测数据，利用所有目标预测模型对电解质检测数据进行生存预测，得到不同时间阈值下患者的生存结果；根据不同时间阈值下患者的生存结果确定患者的存活时间。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN116759098A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310724045.2
申请日：2023-06-19
Abstract: 本发明公开了一种危重症生存概率预测模型训练及预测方法，该方法包括获取奥密克戎患者患病数据；对患病数据进行处理，得到格式统一的患病数据；从患病数据中筛选出重症指标；对重症指标进行数据填充，并对数据填充后的所有重症指标进行归一化处理；以归一化处理后的重症指标为输入样本，以出院状态为输出样本，构建样本数据集；构建长短期记忆模型，模型包括依次连接的时间感知长短期记忆单元、全连接层以及激活层；利用样本数据集对模型进行训练，得到目标长短期记忆模型。本发明避免了不重要指标对模型准确度的影响，解决了传统模型无法适用于患者项目检查时间间隔不固定的场景。
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公开(公告)号：CN113962160B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111298139.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了基于用户画像的互联网卡用户流失预测方法及系统，通过分析互联网卡用户与流失相关的身份特性以及行为特性，确定互联网卡用户的关键画像数据维度以及关键时序行为数据维度；关键画像数据维度包括表征互联网卡用户行为的不确定性和活跃度的活跃熵，关键时序行为数据维度包括表征互联网卡用户的异常行为的行为异常天数；从历史数据中获取不同用户对应维度的关键画像数据以及不同时期的关键时序行为数据构建训练数据集，并使用训练数据集训练构建的深度学习模型，再使用训练好的深度学习模型预测用户流失。本发明在选取训练数据的特征维度时，新增用户的活跃熵和行为异常天数来反映不同用户的流失行为规律，使得训练得到深度学习模型预测精度更高。
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公开(公告)号：CN119723377A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411662214.5
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 中南大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 一种基于电力杆塔点云的无人机巡检轨迹自动生成方法，包括：获取目标巡检杆塔顶端的空间坐标；提取空间坐标一定范围内区域的边缘点云，使用DBSCAN聚类算法进行空间聚类获取点云簇；基于PointNet算法对各点云簇进行识别和分类，筛选出具有电力线特征的点云；应用腐蚀算法，以电力线路点云上远离杆塔的最外缘点作为起点，沿线路方向进行腐蚀，从线路分叉中识别并提取出绝缘子；根据无人机巡检的拍摄规则及杆塔连接电力线路的倾斜角度，生成设备上的待拍摄点位，计算对应的无人机飞行路径点；生成并导出无人机巡检航线文件。本发明降低无人机航线规划的人力成本，广泛应用在各种电力杆塔设备的点云处理、无人机巡检航线规划场景中。
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公开(公告)号：CN119718151A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510220277.3
申请日：2025-02-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F3/0487 , G06F3/0486 , G06F9/54
Abstract: 本申请涉及计算机控制技术领域，公开了一种基于多主机的输入设备共享方法及系统，系统包括：主机感知模块，用于确定共享端主机和使用端主机；输入设备重定向模块，用于感知和确定输入设备中鼠标在共享端主机中的位置，并将鼠标操作映射到使用端主机中，还用于在将鼠标操作映射到使用端主机时，将输入设备中的键盘操作映射到同一使用端主机中；剪切板共享模块，用于获取共享端主机中的剪切板内容，并将剪切板内容共享到使用端主机中；文件拖拽模块，用于获取共享端主机中的文件，并将获取到的文件传输到使用端主机中；本申请解决了现有的输入设备共享系统存在操作效率低、功能受限和兼容性差的问题。
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