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公开(公告)号：CN110415820A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910731727.X
申请日：2019-08-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的非小细胞肺癌评估方法、装置和电子设备，所述方法包括：获得癌症患者的特征数据；对所述特征数据进行预处理；对所述预处理后的数据进行分析，得到分析结果；根据所述分析结果，生成评估结果。这种方法能够对癌症患者的图像和相关数据进行处理分析，从而给出癌症评估结果。
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公开(公告)号：CN111312392B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010175933.X
申请日：2020-03-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成法的前列腺癌辅助分析方法、装置和电子设备，包括：获取用户的至少一个特征数据集；根据至少一个特征数据集，生成至少一个特征向量；将特征向量作为预先训练的第一支持向量机模型的输入向量，根据输出值判断用户的前列腺癌是良性或恶性；若判断所述用户的前列腺癌为恶性，则将特征向量分别作为预先训练的各模型的输入向量，分别得到各模型的输出向量；将各输出向量集成一个向量，作为预先训练的多元线性回归模型的输入向量，根据多元线性回归模型的输出值判断用户的前列腺癌所处的分期。该前列腺癌辅助分析方法采用经典机器学习方法，并使用集成学习方法来降低单一模型出错的风险。
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公开(公告)号：CN110491456B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910797213.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种医疗数据传输方法及设备，通过获取用户输入的医疗诊断数据；解析所述医疗诊断数据，获取其中的个人信息及诊断结果，根据所述诊断结果对所述医疗诊断数据进行归类，根据归类结果获取所述医疗诊断数据中的关键数据项，将所述关键数据项与所述个人信息相关联；获取用户输入的提取指令；根据所述提取指令中的所述个人信息及目标终端，将与所述个人信息相关联的所述关键数据项传输给所述目标终端。通过应用本申请的技术方案，根据医生的诊断情况对病人数据进行分类，使医院在完成一份医疗报告之后不用将全部资料都上传到网络中，病人在接收医疗报告数据时也不会因为数据量过大，而对接收环境、接收网络、接收终端提出较高的要求。
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公开(公告)号：CN110517765B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910635587.6
申请日：2019-07-15
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊推理逻辑的前列腺癌大数据辅助决策方法及系统构建方法，该系统利用医院检测的历史数据和Mamdani模糊推理原理，对各疾病指标的权重采用信息熵的处理方法，构建了一种新的基于Mamdani模糊推理系统的前列腺癌检测模型，用辅助于判断疾病的临床分期；该辅助系统将统计分析与医疗数据决策相结合，能够自动为医生提供快速、准确的治疗方案；该系统能够根据不同诊断时间间隔的生理指标比较，可以实时监测前列腺癌的进展情况，医生借助该系统可以评估确定性治疗方案对患者的疗效。
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公开(公告)号：CN111564212A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010376075.5
申请日：2020-05-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于辅助医疗系统的决策模型建立方法，包括以下步骤：A、使用支持向量机构建第一分类器，使用有向无环图支持向量机构建第二分类器；B、使用神经网络对支持向量机进行补充，实现在支持向量机出错时对冲掉风险；C、通过集成学习对支持向量机和神经网络进行集成。本发明能够解决现有技术的不足，提高检查数据分析的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111312392A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010175933.X
申请日：2020-03-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成法的前列腺癌辅助分析方法、装置和电子设备，包括：获取用户的至少一个特征数据集；根据至少一个特征数据集，生成至少一个特征向量；将特征向量作为预先训练的第一支持向量机模型的输入向量，根据输出值判断用户的前列腺癌是良性或恶性；若判断所述用户的前列腺癌为恶性，则将特征向量分别作为预先训练的各模型的输入向量，分别得到各模型的输出向量；将各输出向量集成一个向量，作为预先训练的多元线性回归模型的输入向量，根据多元线性回归模型的输出值判断用户的前列腺癌所处的分期。该前列腺癌辅助分析方法采用经典机器学习方法，并使用集成学习方法来降低单一模型出错的风险。
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公开(公告)号：CN110675930A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910912629.6
申请日：2019-09-25
Applicant: 中南大学
IPC: G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种针对非小细胞肺癌的决策方法、系统及装置，包括：获取患者的病理数据，包括高相关性数据Vhigh(t)和低相关性数据Vlow(t)；根据高相关性数据Vhigh(t)和低相关性数据Vlow(t)获取阶段决策值Vstage(t)；以阶段决策值Vstage(t)为依据，分析患者的疾病发展阶段；对按照疾病发展阶段治疗的患者进行治疗效果评价。本发明提出针对非小细胞肺癌的决策系统和装置，实现疾病诊断、医疗数据分析和融合，治疗建议和评估，可以帮助医生进行更快速、准确的诊断并给出可靠的决策建议。
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公开(公告)号：CN110544525A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910837213.2
申请日：2019-09-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种被测对象的信任机制评估方法及设备，通过获取被测对象的权威评审报文及第三方评审报文，提取报文中关于被测对象的评分并计算对应的权重，将权重整合成对应的评审权值，根据评审权值生成初始信任度；获取用户报告，根据用户报告生成控制变量集合，根据控制变量集合设置多个变量阶层生成调整因子；对调整因子进行多次迭代处理生成最终评价值；获取用户输入的查询信息，根据查询信息调取最终评价值，并显示最终评价值及被测对象。应用本申请的技术方案，用户可以对于任一地区、任一被测对象进行评价值查询，选择当前最佳的被测对象。通过控制变量修正，可以定位到不同特征的人员上，为大数据系统的建立提供了很好的基础。
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公开(公告)号：CN110491456A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910797213.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种医疗数据传输方法及设备，通过获取用户输入的医疗诊断数据；解析所述医疗诊断数据，获取其中的个人信息及诊断结果，根据所述诊断结果对所述医疗诊断数据进行归类，根据归类结果获取所述医疗诊断数据中的关键数据项，将所述关键数据项与所述个人信息相关联；获取用户输入的提取指令；根据所述提取指令中的所述个人信息及目标终端，将与所述个人信息相关联的所述关键数据项传输给所述目标终端。通过应用本申请的技术方案，根据医生的诊断情况对病人数据进行分类，使医院在完成一份医疗报告之后不用将全部资料都上传到网络中，病人在接收医疗报告数据时也不会因为数据量过大，而对接收环境、接收网络、接收终端提出较高的要求。
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公开(公告)号：CN110349681A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910627043.5
申请日：2019-07-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种用于非小细胞肺癌的联合用药推荐方法、系统及装置，包括：选择关于非小细胞肺癌的相关参数；构建诊断参数模型，将相关参数输入诊断参数模型得到诊断参数值；根据判断诊断参数得到联合用药的决策概率，通过联合概率法对联合药物的决策概率进行分析得到对于不同药物联合的评价；根据对于不同药物联合的评价得到药物联合推荐方案。本发明能够通过采集的相关参数，对适用的联合用药方案进行推荐，为减小诊断时长、提升治疗效果给出了决策方案。
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