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公开(公告)号：CN116975036A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310996476.4
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本申请涉及一种数据管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：接收代理服务器提交的质控规则以及质控数据集；质控数据集为代理服务器基于数据的键值对数据形式在通用数据表中查询得到的，通用数据表中包含数据库中的全量数据；对质控数据集中的各质控数据进行解析，并基于解析出的具有相同域信息的质控数据构建质控数据表；在各质控数据表中查询满足质控规则的目标数据，得到目标数据集，并将目标数据集反馈给代理服务器；目标数据集用于确定并修复异常数据。采用本方法能够提高数据管理效率。
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公开(公告)号：CN116504368A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310447387.4
申请日：2023-04-24
Applicant: 北京大学第六医院
IPC: G16H40/20 , G16H10/40 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06F16/25 , G06F16/2457 , G06K17/00
Abstract: 本发明涉及一种跨队列样本数据信息核验系统，该系统包括：数据录入模块，被配置为获取分队列样本在各个站点的站点信息和唯一标识码信息；信息关联模块，被配置为获取与样本的唯一标识码信息关联的样本实物信息；信息存储模块，被配置为记录并存储样本在各个站点的样本信息；信息传输模块，被配置为传输与样本信息相关的责任数据包；信息耦合模块，被配置为将不同站点的样本信息相关的责任数据包进行跨队列数据融合；核验质控告警模块，被配置为对样本信息存在的错误信息进行提示告警；样本核验集成模块，被配置为在显示跨队列样本流通记录、各个分队列共享的库存样本数量和/或告警信息。本发明能够实现对样本的全流程追溯管理。
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公开(公告)号：CN113077456B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110424672.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法，包括：对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理；建立卷积神经网络(CNN)模型；创建第一训练数据集，其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段；在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果；创建第二训练数据集，其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段；在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。
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公开(公告)号：CN118038080A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410125078.X
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取图像训练集，并基于编码器提取图像训练集中的图像结构特征和图像纹理特征；对图像结构特征和图像纹理特征进行重构，得到重构图像特征，并通过共享解码器对重构图像特征进行解码处理，得到重构损失值集；通过分类器对图像结构特征进行分类处理，得到分类损失值集，并基于重构损失值集和分类损失集更新编码器和共享解码器的参数；在更新后的编码器满足训练停止条件的情况下，将编码器中的共享编码器确定为特征提取模型；特征提取模型用于提取图像中的图像结构特征。采用本方法能够提高特征提取模型的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909330A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410093555.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/215 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本申请涉及一种医学数据汇交共享方法、平台、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法应用于医学数据汇交共享平台，方法包括：当满足预设的共享价值预测条件时，获取医学数据汇交共享平台上目标医学数据的数据集大小、下载量和各项价值指标对应的指标值；根据目标医学数据的数据类型和预设的医学数据质量检测模型，对目标医学数据进行质量检测，得到目标医学数据的质量检测结果；根据数据集大小对应的指标值、下载量对应的指标值、各项价值指标对应的指标值、质量检测结果和预设的医学数据共享价值预测模型，确定目标医学数据的共享价值预测结果。采用本方法能够提高确定医学数据的共享价值的效率。
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公开(公告)号：CN113355406B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110565510.3
申请日：2021-05-24
Applicant: 北京大学第六医院
IPC: C12Q1/6883 , C12N15/11
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，提供了一种基于甲基化生物标记的抗精神病药物疗效预测模型及其构建方法和应用。所述构建方法包括：1)获取患者的抗精神病药物治疗病历数据以及基因甲基化数据；2)基于所述患者的抗精神病药物治疗病历数据与基因甲基化数据，获取与患者治疗响应相关的特征；3)将所述治疗响应相关的特征输入预测模型进行训练，建立抗精神病药物疗效预测模型。本发明还公开了一种基于甲基化生物标记的抗精神病药物疗效预测系统。本发明通过提供一种抗精神病药物疗效预测模型，从而更加准确地评估抗精神病药物的疗效，同时提供个体化用药的决策支持。
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公开(公告)号：CN113077456A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110424672.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法，包括：对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理；建立卷积神经网络(CNN)模型；创建第一训练数据集，其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段；在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果；创建第二训练数据集，其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段；在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。
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公开(公告)号：CN118116616A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410070449.9
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京大学第六医院
Abstract: 本发明公开了医疗保健信息学领域中用于预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者治疗产生不良反应及指导用药的装置。本发明所要解决的问题是如何预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者是否产生不良反应，以及如何对患者进行用药指导。本发明提供预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者产生不良反应的装置，包括数据接收模块、数据转换模块和结果输出模块。通过将供试者的临床数据和CYP2D6活性分数转换为帕罗西汀或其药用盐治疗后产生不良反应的预测分数，根据预测分数给出不良反应预测结果。同时提供了预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者指导用药的装置，通过构建模型对患者血药浓度进行预测，对患者进行指导用药。
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公开(公告)号：CN117594119A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410062866.9
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京大学第六医院
Abstract: 本发明公开了医疗保健信息学领域中用于预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者疗效的装置。本发明所要解决的主要问题是如何预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者的疗效。本发明预测帕罗西汀或其药用盐对抑郁或焦虑症患者疗效的装置，包括数据接收模块、数据转换模块和结果输出模块；其中数据接收模块用于接收供试者的CYP2D6基因的SNP基因分型结果和拷贝数；数据转换模块用于将SNP基因分型结果和拷贝数转换为CYP2D6活性分数；结果输出模块用于将供试者的帕罗西汀或其药用盐治疗4周的临床反应指数和CYP2D6活性分数转换为疗效预测分数，根据疗效预测分数给出疗效预测结果。
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