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公开(公告)号：CN109994171A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910082960.X
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于临床路径对比的流形可视化方法及系统，包括以下步骤：采集获取规范医疗数据；根据规范医疗数据获得事件数据表和患者基本信息；将事件数据表与患者基本信息进行多变元数据矩阵化处理，得到规范医疗变元特征矩阵；根据规范医疗变元特征矩阵计算获得每个患者的临床路径一致性得分；将标准临床路径数据以及患者的事件数据表和临床路径一致性得分情况分别输入绘图插件中，绘制获得散点对比图；将患者基本信息和事件数据表以及标准临床路径数据分别输入绘图插件中，绘制获得面积对比图，完成临床路径对比的流形可视化。本发明可清楚对比出个人临床路径与标准临床路径的区别，可提高临床路径病案的供应准确率。
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公开(公告)号：CN109902112A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910068168.9
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/248 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F3/0482 , G06F3/0481 , G06F3/0484 , G06F3/0486 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于时间轴的电子病历可视化方法及可视化系统，包括：采集获取电子病历中的患者诊疗数据，根据患者诊疗数据信息构建电子病历时间轴；将患者诊疗数据按照诊疗事件类型进行分类；将患者诊疗数据中的时间序列诊疗事件按照时间戳映射到电子病历时间轴上，将不同的诊疗事件类型区分显示；构建电子病历时间轴与视图区的交互功能，用于实现根据选择的诊疗事件类型和时间跨度查看具体事件内容；电子病历时间轴的交互方式至少包括：选择和刷选；根据诊疗事件类型设计可视化效果实现数据解码，完成电子病历的可视化。本发明可提高信息查找速度，提供更多的查询信息，便于医生快速总结临床经验数据。
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公开(公告)号：CN109994171B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910082960.X
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于临床路径对比的流形可视化方法及系统，包括以下步骤：采集获取规范医疗数据；根据规范医疗数据获得事件数据表和患者基本信息；将事件数据表与患者基本信息进行多变元数据矩阵化处理，得到规范医疗变元特征矩阵；根据规范医疗变元特征矩阵计算获得每个患者的临床路径一致性得分；将标准临床路径数据以及患者的事件数据表和临床路径一致性得分情况分别输入绘图插件中，绘制获得散点对比图；将患者基本信息和事件数据表以及标准临床路径数据分别输入绘图插件中，绘制获得面积对比图，完成临床路径对比的流形可视化。本发明可清楚对比出个人临床路径与标准临床路径的区别，可提高临床路径病案的供应准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109902112B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910068168.9
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/248 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F3/0482 , G06F3/0481 , G06F3/0484 , G06F3/0486 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于时间轴的电子病历可视化方法及可视化系统，包括：采集获取电子病历中的患者诊疗数据，根据患者诊疗数据信息构建电子病历时间轴；将患者诊疗数据按照诊疗事件类型进行分类；将患者诊疗数据中的时间序列诊疗事件按照时间戳映射到电子病历时间轴上，将不同的诊疗事件类型区分显示；构建电子病历时间轴与视图区的交互功能，用于实现根据选择的诊疗事件类型和时间跨度查看具体事件内容；电子病历时间轴的交互方式至少包括：选择和刷选；根据诊疗事件类型设计可视化效果实现数据解码，完成电子病历的可视化。本发明可提高信息查找速度，提供更多的查询信息，便于医生快速总结临床经验数据。
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公开(公告)号：CN109948647A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910067775.3
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的心电图分类方法及系统，包括：采集标注好的心电图数据，获得心电图样本数据、类别标签和关键波形标签；将三者以及它们之间的对应关系整合为数据集；数据集包括训练集和验证集；构建基本的深度残差网络，在其主干网络预设位置构建用以重构关键波形位置的分支；分支包括：卷积层和Sigmoid层；训练后，获得训练好的具有分支的深度残差网络模型；通过训练好的模型对待分类检测的心电图数据进行分类。本发明通过在深度残差网络中引入新的分支来检测关键波形，使得模型能够更关注于心电图的关键波形，在可解释性和性能上都得到提升，输出给医生的分类数据更具有参考价值。
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公开(公告)号：CN109918370A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910068134.X
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WEB的可配置表单应用前端的开发方法及系统，包括以下步骤：将待输入数据中各类字段信息转换为能够在WEB开发中进行编程的数据结构对象；数据结构对象包括：录入类型和键值属性；在前端框架中，根据获得的数据结构对象，封装前端组件并设计组件接口；在前端框架中构建项目，将获得的数据结构对象作为全局可访问的数据对象引入编译环境中，对数据结构对象进行遍历；根据数据结构对象中的“录入类型”属性，引入设计的组件，完成可配置表单应用前端的开发。本发明基于待输入数据设计可编程的数据对象，利用对象属性描述待输入数据的UI呈现方式，从而实现从数据到UI的直接映射，能够达到表单应用的快速开发的效果。
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公开(公告)号：CN109918370B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910068134.X
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WEB的可配置表单应用前端的开发方法及系统，包括以下步骤：将待输入数据中各类字段信息转换为能够在WEB开发中进行编程的数据结构对象；数据结构对象包括：录入类型和键值属性；在前端框架中，根据获得的数据结构对象，封装前端组件并设计组件接口；在前端框架中构建项目，将获得的数据结构对象作为全局可访问的数据对象引入编译环境中，对数据结构对象进行遍历；根据数据结构对象中的“录入类型”属性，引入设计的组件，完成可配置表单应用前端的开发。本发明基于待输入数据设计可编程的数据对象，利用对象属性描述待输入数据的UI呈现方式，从而实现从数据到UI的直接映射，能够达到表单应用的快速开发的效果。
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公开(公告)号：CN109948647B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910067775.3
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的心电图分类方法及系统，包括：采集标注好的心电图数据，获得心电图样本数据、类别标签和关键波形标签；将三者以及它们之间的对应关系整合为数据集；数据集包括训练集和验证集；构建基本的深度残差网络，在其主干网络预设位置构建用以重构关键波形位置的分支；分支包括：卷积层和Sigmoid层；训练后，获得训练好的具有分支的深度残差网络模型；通过训练好的模型对待分类检测的心电图数据进行分类。本发明通过在深度残差网络中引入新的分支来检测关键波形，使得模型能够更关注于心电图的关键波形，在可解释性和性能上都得到提升，输出给医生的分类数据更具有参考价值。
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