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公开(公告)号：CN116738164A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310527612.5
申请日：2023-05-11
申请人： 南京邮大医疗信息技术有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 边缘智能研究院南京有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/241 , G16H50/00 , G16H10/60
摘要： 本发明公开了一种结合区块链的分布式产前筛查信息处理系统，包括数据采集层、数据筛查层、知识共享层，以实现医院产前数据筛查和共享，通过该系统对相关数据进行采集、预处理、管理和统一的使用，为产前筛查诊断的医护人员提供了更加快捷方便的信息查询和管理服务，提高产前筛查健康管理工作效率，同时也保证了孕产妇相关隐私数据的安全和使用目的的唯一性。
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公开(公告)号：CN116759083A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310541994.7
申请日：2023-05-15
申请人： 南京邮大医疗信息技术有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 边缘智能研究院南京有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/50 , G16H50/70 , G16H70/60 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F16/27 , G06F16/28
摘要： 本发明公开了基于大数据框架的新生儿败血症疾病预测系统，包括前端功能模块和后端功能模块，所述前端功能模块用于采集用户信息数据、以及新生儿败血症疾病病理数据采集，并输出用户信息数据和新生儿败血症疾病病理数据至后端功能模块，所述后端功能模块用于存储前端功能模块的数据并且执行败血症疾病预测算法，将预测结果输出至前端功能模块。本发明借助Spark大数据框架以及其生态圈中的HIVE数据仓库组件，构建了基于Spark大数据框架的新生儿败血症病理参数大数据平台。实现了新生儿败血症病理参数数据共享和管理的目的。并且本发明还通过关系代数等价优化算法对数据结构进化，提高了系统进行数据查询的效率。
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公开(公告)号：CN118485864A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410595876.9
申请日：2024-05-14
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法及系统，包括：收集原发性中枢神经系统弥漫大B细胞淋巴瘤、颅内转移瘤、胶质母细胞瘤患者的MRI图像数据；对MRI图像数据进行处理，筛选出MRI图像中含有肿瘤的图像，与随机选取的患者无肿瘤图像组成数据集，将数据集分为训练集、验证集、测试集；对训练集、验证集中的图像进行标注；训练YOLOv8目标检测模型；采用分类损失更新模型的权重；评估目标检测模型的目标检测和分类性能。本发明能够成功检测PCNS‑DLBCL肿瘤，同时可以与GBM、BM相鉴别，具有较高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117133459B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311176801.9
申请日：2023-09-12
申请人： 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 南京邮电大学 , 南京邮大医疗信息技术有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N7/02
摘要： 本发明提供一种基于机器学习的术后颅内感染预测方法及系统，涉及机器学习领域，包括如下：采集涉颅手术后患者的相关信息；对于接收的数据进行删除无用数据、数据清洗、标准化、错误修正；利用粗糙集算法进行特征选择；对特征选择的结果进一步加工，将数据划分为训练集和测试集；利用代价敏感随机森林进行模型训练；在训练完成后，对得到的模型进行评估；在模型训练完成后整理出四类文件，进行接口封装，使用所述接口进行颅内感染预测。通过上述方法及系统可以提高术后颅内感染预测的精确性。
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公开(公告)号：CN117133459A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311176801.9
申请日：2023-09-12
申请人： 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 南京邮电大学 , 南京邮大医疗信息技术有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N7/02
摘要： 本发明提供一种基于机器学习的术后颅内感染预测方法及系统，涉及机器学习领域，包括如下：采集涉颅手术后患者的相关信息；对于接收的数据进行删除无用数据、数据清洗、标准化、错误修正；利用粗糙集算法进行特征选择；对特征选择的结果进一步加工，将数据划分为训练集和测试集；利用代价敏感随机森林进行模型训练；在训练完成后，对得到的模型进行评估；在模型训练完成后整理出四类文件，进行接口封装，使用所述接口进行颅内感染预测。通过上述方法及系统可以提高术后颅内感染预测的精确性。
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公开(公告)号：CN116551708A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310531591.4
申请日：2023-05-12
申请人： 南京邮大医疗信息技术有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 边缘智能研究院南京有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于医院消毒防护感控机器人，属于物联网技术领域；机器人组成逻辑包括包括基础模块、数据采集模块、数据分析处理模块、智能决策模块，并且还提供了一种基于机器人的控制方法；本发明所述的用于医院消毒防护的感控机器人与传统的人工消毒或固定式消毒设备相比，基于人工智能能够边移动边消毒，基于移动能均匀、全面、彻底消毒杀菌，对比人工消毒有很明显的优势，可以避免消毒错漏，减少消毒时存在的风险。解决了人工消毒以及固定式消毒设备难以保证消毒得彻底，也无法确保消毒人员自身的安全的问题。
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公开(公告)号：CN118864390A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410889646.3
申请日：2024-07-04
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/96 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种冠状动脉夹层的自动检测方法和系统。首先采集临床冠状动脉造影图像，处理图像形成数据集训练和验证YOLOv8模型；将需要检测的冠状动脉造影图像进行处理后输入YOLOv8模型对图像中的FL进行识别和定位；对识别和定位后的图像利用构建的SO(2)‑UNet模型对定位区域内的冠状动脉进行特征提取和语义分割，精确分割出冠状血管；对分割出的冠状血管进一步识别出夹层区域，并可视化呈现出来。本发明利用YOLOv8进行对象检测，在短时间内对大量图像进行快速准确的检测，自动识别图像中的冠状动脉夹层，实现自动化的检测过程，大大提高了诊断的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111862046B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010707681.0
申请日：2020-07-21
摘要： 本发明公开了一种心脏冠脉剪影中导管位置判别系统和方法，可有效的通过单张DSA图像还原其对应的三维模型，将二维DSA剪影中不完善的导管位置信息，通过三维重构的方法投射在三维模型上，获取准确的导管位置信息，准确地对病灶部位成像，在不造成患者不便的情况下，不仅回避了多角度成像时患者呼吸等运动造成的图像偏差，同时大大减少了传统定位方法中检测所需的时间。
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公开(公告)号：CN116491951A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310301708.X
申请日：2023-03-27
摘要： 本发明公开了一种基于硼烯改性的石墨烯柔性压力传感器及其制备方法。所述压力传感器采用硼烯处理的石墨烯片层作为传感层置于柔性叉指电极表面并封装后形成。本发明所制备基于硼烯改性的石墨烯柔性压力传感器制备方法简单，有利于高效率生产；采用硼烯改性的石墨烯作为传感层，具有更高的灵敏度，能感受到更小的静态压强，并且具有环境稳定性和的耐久性，满足长期和不同场合的使用；选择聚对苯二甲酸‑己二酸‑丁二醇酯/聚乳酸薄膜作为柔性基底，可生物降解，还具有优异的柔性和力学性能，有利于可穿戴柔性设备的设计；本申请的压力传感器可用于实时医疗健康监测检测。
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公开(公告)号：CN112695126B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110134855.3
申请日：2021-02-01
IPC分类号： C12Q1/6895 , A61K45/00 , A61P9/00
摘要： 本发明公开了一种微小RNA在作为高盐引起的心脏纤维化疾病标志物的应用，并提供了上述微小RNA作为治疗靶点在制备或筛选高盐引起的心脏纤维化疾病的药物中的应用。本发明证明了miR‑210‑5p表达量的增加可以改善高盐引起的体外心肌纤维化损伤。miR‑210‑5p的低表达与高盐诱导的心脏纤维化的发生相关，并且可能成为治疗该疾病的分子靶标。
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