一种用于多模态大语言模型的医疗数据加密系统

    公开(公告)号:CN117951746B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410348491.2

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明涉及一种用于多模态大语言模型的医疗数据加密系统,该系统包括客户端、数据处理模块、数据加密模块、存储模块、访问控制模块、解密模块和外部系统接口;客户端用于输入和获取多模态医疗数据;数据处理模块负责接收多模态医疗数据,对不同类型的数据进行处理和解析;数据加密模块用于对数据处理模块处理后的数据进行加密,保护医疗数据的隐私和安全;存储模块用于存储加密后的医疗数据;访问控制模块用于管理对加密数据的访问权限,确保只有经过授权的用户才能解密和访问数据;解密模块用于对授权的用户进行数据解密,使授权的用户能够获取到原始的多模态医疗数据;外部系统接口用于与医疗数据加密系统以外的医疗信息系统进行交互和集成。

    一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统

    公开(公告)号:CN117954067A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410348527.7

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统,该系统包括数据预处理模块、数据分析模块、优化模块和用户交互模块,数据预处理模块利用自然语言处理技术来自动解读和整理病历记录和患者描述,并将自动解读和整理得到的就诊患者的数据传输给所述的数据分析模块;数据分析模块用于采用多模态大语言模型处理和分析就诊患者的数据,并从中提取有用信息以做出快速而准确的分诊决策;优化模块用于通过持续学习和适应新的医疗情况和数据,不断优化分诊算法,通过不断地从新的医疗案例中学习,以提升分诊的准确性和适应新挑战的能力;用户交互模块用于通过用户界面将分诊决策的结果反馈给医生,医生通过用户交互模块能够操作所述的分诊系统。

    一种基于深度学习的血管造影图像的处理及标定方法

    公开(公告)号:CN116612193B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310890032.2

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的血管造影图像的处理及标定方法,包括:根据图像分析模型对当下造影图像进行预处理,并进行第一标定;对当下造影图像进行灰度初步判断,粗略锁定可能异常区域,并根据当下造影图像基于目标体的位置,来对当下造影图像进行区域分割,对可能异常区域的分割区域进行n1倍的清晰放大处理,对剩余分割区域进行n2倍的清晰放大处理;分析每个分割区域中每个血管支路中每个位置点的内宽度以及外宽度,并绘制每个血管支路的支路轮廓,对支路轮廓中的异常位置点进行第二标定;对第一标定结果以及第二标定结果进行重合分析,来对最终异常点进行第三标定。有效提高对血管中异常确定的精准性,为后续医疗提供有效辅助。

    一种卵圆孔未闭封堵装置
    15.
    发明授权

    公开(公告)号:CN119157581B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411669391.6

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 本发明提供一种卵圆孔未闭封堵装置,包括:输送导管;弹性金属网,横截面呈环形,所述弹性金属网能够在外力作用下于径向伸展、收缩,进而使弹性金属网能够收缩于输送导管内,而且能够在伸出输送导管后彭起为与卵圆孔尺寸匹配的状态;连接组件,与弹性金属网的两端相连,以支撑限位所述弹性金属网,连接组件具有柔性,能够形变而伸入输送导管内,同时能够在伸出输送导管时恢复至原结构状态;以及推送杆,能够伸入输送导管内与所述连接组件可拆卸式连接,以配合输送导管将弹性金属网、连接组件推送至卵圆孔处,并将所述弹性金属网、连接组件推出输送导管,使其配合封堵卵圆孔。本发明的卵圆孔未闭封堵装置能够更加方便有效地对卵圆孔进行封堵。

    基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法

    公开(公告)号:CN119475104A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202510053259.0

    申请日:2025-01-14

    Abstract: 本发明提供了一种基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法,属于心力衰竭预测领域,包括:采集不同患者的心电图,并基于心电图学习算法对每张心电图的细微变化进行自动识别与分类,得到对应的早期预测结果以及早期检测精度;集成每个患者的生理数据建立与自身的心电图的心脏评估关联,且结合相应的早期检测精度,获取优化向量;基于所有优化向量对心电图学习算法进行优化处理,得到优化学习算法;按照优化学习算法继续对每张心电图进行分析得到分析结果,且结合对应早期检测结果,得到对应患者的HFimpEF预测结果。减少单一信号可能导致的误判,提高后期HFimpEF的预测精度。

    一种自膨胀血栓支架
    17.
    发明授权

    公开(公告)号:CN118975834B

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411473475.2

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本发明提供一种自膨胀血栓支架,包括:串型支架,包括多个串连的支架单元,每个支架单元为伸缩型支架体,能够通过收缩与膨起而调整支架单元的形态及体积,所述支架单元两端敞口,内部呈中空状;导管,贯穿所述串型支架,所述串型支架的一端与所述导管固定,另一端形成操作端,并与导管活动连接,在沿所述导管顶推或回拉所述操作端时,所述支架单元膨起呈球体,或收缩呈橄榄状;其中,所述支架单元表面呈镂空状,以使支架单元能够在伸入血栓后再膨起呈球体时能够包裹血栓,并在收缩呈橄榄状后能够随着所述串型支架、导管的移动而稳定携带血栓移出血管。本发明的自膨起血栓支架能够伸入血管后自膨起以包裹血栓,进而辅助医护人员自血管内取出血栓。

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