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公开(公告)号：CN119313700A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411369504.0
申请日：2024-09-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明提出一种基于MRI影像病灶区域的生成方法，通过深度研究对MRI影像病灶区域intensity的分析，利用病灶区域和周围正常的组织的区别主要在于每个体素(voxel)的值不同，通过在原始的图像上修改原始的体素(voxel)的值，从而模拟了病灶区域的视觉特征，自动生成各种形状和深度的病灶区域和对应的标注文件，从而有效的补充在模型训练中数据和对应标注的不足。另外其也是一种十分有效的数据增强方法，通过将真实和模拟生成的数据进行联合训练，能够大大的提高模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117542508A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311586837.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/20 , G16H80/00 , G16H40/20 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，一种基于深度学习模型融合的问诊意图识别方法，其特征在于，意图识别在线模块及意图识别离线模块，意图识别在线模块内设置有在线Query模块，在线Query模块的输出端口分别信号连接有症状部位抽取模块、Query表征模块和分类模型模块。本发明通过意图识别在线模块及意图识别离线模块的设计，通过在线和离线双线运行，能够缓解医院门诊前台问诊压力，同时，通过问诊意图判断技术可以有效提高问诊效率和分诊准确率，捕获患者真实有效的病情症状等问诊信息，用于下一步智能分诊系统准确给出分诊科室推荐，为智能分诊等系统获取具有问诊意图的病情症状阐述。
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公开(公告)号：CN116863770A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310606753.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G09B9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于虚拟仿真的颈动脉造影与腔内治疗训练系统及方法，包括计算单元、视景模块、音频模块、交互模块、本地资源；计算单元存储本地资源和提供仿真算力，交互模块包括VR头显和VR手柄，视景模块、音频模块集成设于VR头显；计算单元实时获取头显的位置信息和空间姿态，将相应的视景、音效发送至VR头显展示虚拟场景，手柄将受训人员操纵反映至虚拟场景中；虚拟场景设有依据颈动脉造影与腔内治疗标准操作步骤进行的任务，通过线性任务设置，受训人员在训练中按照手术步骤进行操作依次完成各项任务，即可实现颈动脉造影与腔内治疗训练。
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公开(公告)号：CN116612867A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310524839.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H40/20 , G16H50/20 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F3/01 , G06T17/00 , G06T13/20 , G06T13/40 , G06F40/35 , G06F40/56 , G06F16/28 , G06N5/02 , G06N7/01 , G06F16/36
Abstract: 本申请公开了一种基于虚拟现实的智慧导诊系统，其特征在于，包括虚拟穿戴设备、患者数据采集模块、智能导诊模块和虚拟数字医生，患者通过佩戴虚拟穿戴设备，向虚拟数字医生讲述症状，虚拟数字医生根据智能导诊模块推荐出最可能的就诊科室和专家，然后根据智能推荐的结果进一步为患者提供分诊挂号服务，挂号后患者继续向虚拟数字医生讲述症状，虚拟数字医生智能预诊，收集症状主诉信息。本申请用于有就医需求，不了解自身状况，不知道挂什么科室的患者，在就医挂号前，对其进行问诊咨询和信息收集，帮助患者推荐科室和医生；此外，在患者挂完号面诊前，还可以帮助医生进一步收集患者信息，生成预诊报告，辅助医生在门诊时进行诊断。
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公开(公告)号：CN113591919A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110731127.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06K9/62 , G06K9/32 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/194 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及预后智能算法技术领域，具体涉及一种基于人工智能(AI)对早期肝细胞癌术后复发预后的分析方法及系统；通过完整的数字化苏木精‑伊红染色(HE)染色组织病理切片来预测早期肝细胞癌术后复发风险及预后，具体步骤为：获取待分析标本的全视野数字切片(WS I)图像；对所述WS I图像进行提取前景感兴趣区域(ROI)；本发明通过深度学习识别数字化病理图像不同区域。直接根据HE染色切片对早期肝细胞癌术后复发风险及预后进行有效分析，在识别出多种不同细胞区域的同时，其准确度也非常高，对于患者复发具有极大的指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113421642A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110751507.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明提供一种心血管疾病在线智能多功能系统，包括设置于终端的一云健康管理模块、一心血管专病随访模块、一心血管互联网在线诊疗模块和一心血管疾病预防和在线康复模块。本发明的一种心血管疾病在线智能多功能系统，可智能地对心血管疾病进行健康管理、诊疗、随访、预防及康复的管理和帮助。
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公开(公告)号：CN113591919B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110731127.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/194 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及预后智能算法技术领域，具体涉及一种基于人工智能(AI)对早期肝细胞癌术后复发预后的分析方法及系统；通过完整的数字化苏木精‑伊红染色(HE)染色组织病理切片来预测早期肝细胞癌术后复发风险及预后，具体步骤为：获取待分析标本的全视野数字切片(WS I)图像；对所述WS I图像进行提取前景感兴趣区域(ROI)；本发明通过深度学习识别数字化病理图像不同区域。直接根据HE染色切片对早期肝细胞癌术后复发风险及预后进行有效分析，在识别出多种不同细胞区域的同时，其准确度也非常高，对于患者复发具有极大的指导意义。
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公开(公告)号：CN117577296A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311353513.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种认知障碍风险识别系统，其特征在于，包括检测工具集；结构化数据处理模块；语音与语义处理模块，进一步包括语义处理单元、语音处理单元、判定结果融合单元；影像处理模块；多模态融合与多任务输出模块。本发明基于脑功能认知检测诊断工具，初步设计构建一套客观量化的指标体系，包括受试者的基本信息、既往症状性缺血性脑卒中、既往症状性出血性脑卒中、无症状性脑卒中、既往全身疾病史及用药情况、其他相关病史、体格检查、基线评估指标、步态/认知指标等。基于这套多模态的指标体系，形成多项风险判断(多模态、多任务模型)，包括：“认知能力判断”、“步态总体判断”以及“认知风险判断”。本发明所公开的系统不仅关注认知障碍的全生命周期管理需求，还通过智能化的架构设计和创新性的数据采集工具集，实现了对认知障碍风险的自动化判定，从而为认知障碍管理提供了更加高端、高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN116992002A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311021783.7
申请日：2023-08-14
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06F16/332 , G16H20/00 , G06N5/022 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种智能护理方案应答方法及系统，所述方法包括S2，获取问句，在步骤S1构建的通用护理知识库中查询问句的候选查询图全集；S3，对问句预处理；S4，采用基于窗口的深层神经网络模型识别对标准化问句进行护理信息命名实体识别，优化损失函数的计算公式；S5，将识别得到的实体集与通用护理知识库进行实体链接扩充；S6，选取最佳查询图转化为答案语句；S7，对答案语句与患者病理信息知识库进行匹配和推理，得到答案语句下的护理措施，输出护理措施。本发明所述方法在候选查询图生成阶段采用分阶段形式进行查询，利用患者病理数据信息对候选查询图进行筛选，以获得更贴合患者病情和实际需求的护理方案，提高护理方案应答的准确性。
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公开(公告)号：CN116597981A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310524835.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H20/00 , G16H10/60 , G16H70/00 , G16H20/10 , G06F16/9035 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种结合数字孪生技术进行慢阻肺疾病防治管理的方法，包括以下步骤：步骤一、基于慢阻肺专病数据库，利用诊断决策树构建专家决策模型，将专家知识经验和历史诊断样本加入到决策模型中，强化决策的准确度以及性能；步骤二、通过医院信息系统HIS、个人信息系统、预问诊、健康监测设备收集患者信息，建立数字孪生患者；步骤三、基于患者历史数据结合体征数据，在患者进行了最新预问诊之后，通过专家决策模型，评估患者的患病风险，并给出检验检查建议、治疗方案以及防治策略。从而实现结合数字孪生技术的慢阻肺疾病防治管理。
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