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公开(公告)号：CN111898689B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010775260.1
申请日：2020-08-05
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/126 , G06F16/55
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的图像分类方法，通过将整个卷积神经网络编码成种群，引入遗传算法产生后代，结合医疗图像分类的精确率、召回率需求，设计适应度评估策略进行种群更迭，最终找出最优种群解码后实现精准分类。相比于现有的基于特征提取的医学图像分类方法，本发明分类的速度更快并且准确率更高；相比于现有的基于人工设计神经网络的医学图像分类方法，本发明灵活度高，在各种医疗图像分类任务中都能寻找出性能更佳的架构。
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公开(公告)号：CN112786219B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110255577.7
申请日：2021-03-09
摘要： 本发明实施例公开了一种医疗护理管理方法、系统及装置，通过服务器先接收第一用户终端发送的病患用户的身份信息和病史信息，然后再接收第一采集终端通过多模态方法提取的对应所述病患用户的伤口特征信息，根据预设评估方法对所述病患用户的伤口特征信息进行分析，并将分析得到的初步评估报告和所述病患用户的关联信息发送至第二用户终端，以供医护进行确认调整。通过服务器对于病患用户的病史信息和伤口特征信息的提前分析，大大提高了医护评估、护理工作的工作效率，减少了医护接触记录设备而引发的伤口交叉感染风险。且基于大数据对于伤口处理方法以及后续护理方法的记录与建议，能够大大提高基层医院医护人员的护理水平。
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公开(公告)号：CN112786219A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110255577.7
申请日：2021-03-09
摘要： 本发明实施例公开了一种医疗护理管理方法、系统及装置，通过服务器先接收第一用户终端发送的病患用户的身份信息和病史信息，然后再接收第一采集终端通过多模态方法提取的对应所述病患用户的伤口特征信息，根据预设评估方法对所述病患用户的伤口特征信息进行分析，并将分析得到的初步评估报告和所述病患用户的关联信息发送至第二用户终端，以供医护进行确认调整。通过服务器对于病患用户的病史信息和伤口特征信息的提前分析，大大提高了医护评估、护理工作的工作效率，减少了医护接触记录设备而引发的伤口交叉感染风险。且基于大数据对于伤口处理方法以及后续护理方法的记录与建议，能够大大提高基层医院医护人员的护理水平。
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公开(公告)号：CN114565770B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210288277.3
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边缘辅助计算和掩模注意力的图像分割方法及系统，建立由多阶级联的残差模块构建的特征编码器，通过融合三个浅层特征图得到边缘特征图，特征降维后获得边缘预测图像，增强前三层特征编码器的表征能力，最后一阶残差模块依次经过多个特征解码器与掩模注意力模块，利用掩模注意力模块提高每个层级特征解码器对局部区域的重点关注力度，并在每个层级输出对应尺度预测的分割结果图像，融合特征解码器的输出特征图与前三阶残差模块的边缘特征图，经过特征降维预测最终的分割结果图像。相比于现有的图像分割方法，本发明能够提供更精准的分割边缘预测，适用于各种复杂场景下的图像分割，泛化性能更强，分割效果更好。
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公开(公告)号：CN114565770A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210288277.3
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边缘辅助计算和掩模注意力的图像分割方法及系统，建立由多阶级联的残差模块构建的特征编码器，通过融合三个浅层特征图得到边缘特征图，特征降维后获得边缘预测图像，增强前三层特征编码器的表征能力，最后一阶残差模块依次经过多个特征解码器与掩模注意力模块，利用掩模注意力模块提高每个层级特征解码器对局部区域的重点关注力度，并在每个层级输出对应尺度预测的分割结果图像，融合特征解码器的输出特征图与前三阶残差模块的边缘特征图，经过特征降维预测最终的分割结果图像。相比于现有的图像分割方法，本发明能够提供更精准的分割边缘预测，适用于各种复杂场景下的图像分割，泛化性能更强，分割效果更好。
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公开(公告)号：CN111898689A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010775260.1
申请日：2020-08-05
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的图像分类方法，通过将整个卷积神经网络编码成种群，引入遗传算法产生后代，结合医疗图像分类的精确率、召回率需求，设计适应度评估策略进行种群更迭，最终找出最优种群解码后实现精准分类。相比于现有的基于特征提取的医学图像分类方法，本发明分类的速度更快并且准确率更高；相比于现有的基于人工设计神经网络的医学图像分类方法，本发明灵活度高，在各种医疗图像分类任务中都能寻找出性能更佳的架构。
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公开(公告)号：CN118193759A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410458244.8
申请日：2024-04-16
申请人： 中南大学湘雅医院
IPC分类号： G06F16/41 , G06F16/45 , G06F16/483 , G06F16/2458 , G16H50/70
摘要： 本发明公开了基于大模型的医疗科研数据交互式引导索引方法及系统。该基于大模型的医疗科研数据交互式引导索引方法，包括以下步骤：数据特征提取；模型构建；交互索引。本发明通过对收集的初始历史医疗科研数据进行预处理获取历史医疗科研数据，然后提取历史医疗科研数据的数据特征得到历史医疗科研数据特征，接着根据获取的历史医疗科研数据特征构建医疗科研数据索引模型，最后获取实时待查询内容并利用自然语言处理方法将实时待查询内容通过对话式界面与医疗科研数据索引模型进行交互得到交互结果并反馈给预设人员，达到了提高医疗科研数据交互式查找速率的效果，解决了现有技术中存在医疗科研数据交互式查找速率低的问题。
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公开(公告)号：CN111341456B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010110297.2
申请日：2020-02-21
申请人： 中南大学湘雅医院 , 中移(成都)信息通信科技有限公司
IPC分类号： G16H50/70
摘要： 本申请提供一种糖尿病足知识图谱生成方法、装置及可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取糖尿病足相关领域的疾病语料数据；从疾病语料数据中提取多个疾病实体；获取每个疾病实体的属性信息，属性信息用于表征每个疾病实体的特征信息；利用属性信息构建多个疾病实体之间的关联关系；基于关联关系创建所述糖尿病足的知识库；将糖尿病足的知识库与预先创建的知识图谱架构进行关联，生成糖尿病足的知识图谱。该方案通过构建糖尿病足的知识库，然后将知识库与预先创建的知识图谱架构进行关联，从而生成知识图谱，这样在构建糖尿病足的知识图谱时，可直接基于知识图谱架(56)对比文件CN 106021281 A,2016.10.12CN 109597855 A,2019.04.09CN 110289101 A,2019.09.27
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公开(公告)号：CN115767436B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211415972.8
申请日：2022-11-12
申请人： 中南大学湘雅医院
摘要： 本发明提供一种医护与患者智能手表联动寻回患者的方法及系统，方法包括：实时采集患者智能手表发出信号定位信息；计算若干个被监测患者所在区域内的饱和度，判断被监测患者所在区域内的饱和度是否小于饱和度阈值，进而选择是否联动控制广播系统广播被监测患者区域内患者越界，并联动医护手表接收越界患者定位信息；医护手表确定越界患者移动方向；采用粒子群优化算法规划医护人员追踪越界患者路径，将越界患者带回至其所属的被监测患者所在区域。本发明提供的医护与患者智能手表联动寻回患者的方法，基于智能手表内带有的IC标签，基于物联网技术进行远程无线定位，为医疗系统的管理人员监护、管理和追踪患者提供了便捷。
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公开(公告)号：CN115154042B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210853430.2
申请日：2022-07-08
申请人： 中南大学湘雅医院
摘要： 本发明公开了一种脊柱血肿监测预警系统，涉及监测预警领域，包括敷贴，所述敷贴的外侧中部安装有监测预警机构，所述监测预警机构包括外壳和薄膜式压力传感器，所述薄膜式压力传感器安装在敷贴内，所述外壳的内部安装有单机片、蓝牙模块、计时模块和蜂鸣器，所述薄膜式压力传感器上连接有导线，所述导线的另一端与单机片连接，所述单机片通过蓝牙模块通信连接有手机APP端和护士站端，所述敷贴的左右两侧均设置有束缚带组。本发明本系统由敷贴和监测预警机构组成，可以减少平时检查伤口创面敞开敷料带来的局部感染的风险，同时提升脊柱血肿的早期识别率，减少脊柱术后灾难性并发症的发生率，提升脊柱外科手术后的安全性。
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