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公开(公告)号：CN118797448A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411284257.4
申请日：2024-09-13
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及机器故障诊断技术领域，公开了一种基于迁移学习的多尺度智能决策方法，包括：获取源域与目标域中的机械故障振动时序长信号，构建源域训练集与目标域训练集；在源域训练集中，对时序分信号进行预处理后，提取时域特征与频域特征，并映射为低维时域特征与低维频域特征；计算特征之间的互相关矩阵，构建互相关损失函数，来训练编码器，获取源域优化时域信号编码器，并迁移至目标域，与初始分类器，组成初始多尺度智能决策模型；对目标域时序分信号进行预测，与其真实标签，构建交叉熵损失函数，训练获取目标多尺度智能决策模型；将实时采集的机械故障振动时序长信号，预处理后分别输入目标多尺度智能决策模型中，获取对应的故障类别。
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公开(公告)号：CN118296888A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410383827.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CT与VF医学检测数据的吞咽仿真方法及其应用，属于图像处理与生物力学仿真领域。本发明首先对CT图像进行分割；使用Blender对模型进一步修补与平滑；使用Geomagic对三维模型进行曲面重绘；所有组织模型导入Solidworks内进行装配，重新切片后进行曲面重绘；重绘曲面导入Hypermesh中，创建共享曲面的多个组织模型，在此基础上进行网格划分、赋予材料属性和施加边界载荷，使其与真实吞咽过程基本一致；最终通过Abaqus求解得到结果，仿真精度高，可广泛应用于特医食品吞咽安全性检测，减少在吞咽障碍患者上的测试次数并避免出现严重误吸，也可对康复训练的治疗效果提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117061248B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311314084.1
申请日：2023-10-11
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种用于数据共享的数据安全保护方法和装置，该方法包括：确定数据提供者和数据使用者所注册的身份信息和公钥；为该数据提供者提供第一计算环境，为该数据使用者提供第二计算环境，将该数据提供者在该第一计算环境中上传的共享数据，存储至数据目录服务装置；在接收到该数据使用者通过该数据目录服务装置访问该加密数据的访问申请后，将该访问申请发送给该数据提供者；将该授权文件发送给该数据使用者；在该数据使用者通过解密密钥对该加密数据进行解密后得到目标数据之后，响应于该数据使用者在该第二计算环境中的操作指令，对该目标数据进行处理。通过该方法，可以确保数据的安全性，提升数据提供者的信任感。
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公开(公告)号：CN116563038A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310756166.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G06Q40/08 , G06F40/186 , G06F18/2433 , G06F16/906
Abstract: 本申请涉及医疗大数据技术领域，公开了一种基于区域大数据的医保控费推荐方法、系统及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取若干医院的医疗业务数据并拆分成与病组一一对应的业务子数据；根据业务子数据确定相应病组的医保费用；将医保费用低于或等于预设的标杆值的业务子数据定义为第一数据；将医保费用超过预设的标杆值的业务子数据定义为第二数据；根据同一病组下所有第一数据确定医疗费用标准信息；根据医疗费用标准信息确定每个第二数据所对应的超支数据；根据超支数据生成对应的医保超支行为画像。采用未超支的数据生成医保费用标准信息，再通过医保费用标准信息确定异常数据并给予医院指导，使得医院能更针对性地进行医保费用的管理。
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公开(公告)号：CN106732220B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201710001289.2
申请日：2017-01-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种提高脂质体高离子强度下稳定性的方法，属于微胶囊与稳态化、技术领域。本发明将应用环境中的高离子强度水溶液作为脂质体制备的水化介质，解决脂质体产品应用环境的限制。同时，引入羧甲基纤维素钠，解决高离子强度水化体系脂质体聚集现象问题，改善其稳定性，更好地应用在食品和卷烟中。除此之外，该方法制备的脂质体也可以应用于其他极端环境的体系中，有利于脂质体应用体系的扩展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106732220A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710001289.2
申请日：2017-01-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种提高脂质体高离子强度下稳定性的方法，属于微胶囊与稳态化、技术领域。本发明将应用环境中的高离子强度水溶液作为脂质体制备的水化介质，解决脂质体产品应用环境的限制。同时，引入羧甲基纤维素钠，解决高离子强度水化体系脂质体聚集现象问题，改善其稳定性，更好地应用在食品和卷烟中。除此之外，该方法制备的脂质体也可以应用于其他极端环境的体系中，有利于脂质体应用体系的扩展。
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公开(公告)号：CN118799319B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411281195.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/776
Abstract: 本申请涉及一种智能内窥镜的息肉实时检测方法、系统及相关设备，包括获取历史的确诊图像，并将所有确诊图像存储起来作为初始数据集；建立息肉检测初始模型，并根据标准数据集对息肉检测初始模型进行训练优化，得到息肉检测模型；依次获取图像采集设备采集的当前待检测肠道的若干待检测图像，并对获取的图像进行统一标准化，得到若干待检测图像；将所有所述待检测图像依次输入所述息肉检测模型，得到实际检测结果；根据实际检测结果以及预设的漏检指标评估息肉检测模型的准确度。本申请有助于医生通过智能内窥镜的实时检测和标识，快速定位肠道中的异常区域，大大提高了息肉检测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN119131120A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411591192.8
申请日：2024-11-08
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06T7/62 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/45 , G06T7/593 , G06T7/90 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供了一种烧伤区域面积测量方法、系统、电子设备及存储介质，涉及面积测量领域。该方法包括：对目标部位进行拍照，得到多模态烧伤图像集，并进行图像配准。并基于配准后的图像集构建全局三维表面模型。对多模态烧伤图像进行烧伤区域识别分割，将分割结果映射到全局三维表面模型，得到初步烧伤区域三维表面模型。对配准后的图像集进行多尺度特征提取和融合，输入深度估计模型得到烧伤深度估计数据。基于烧伤深度估计数据对初步烧伤区域三维表面模型进行深度分层，得到不同深度层次的烧伤区域三维图像。基于不同深度层次的烧伤区域三维图像和相机焦距信息计算每个深度层次的实际烧伤面积。通过上述方法提高烧伤区域面积测量的准确度。
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公开(公告)号：CN118787318A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411283346.7
申请日：2024-09-13
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: A61B5/00 , A61B5/103 , A61B5/107 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种应用于烧伤治疗的创面动态监测方法、系统及设备，其属于动态监测技术领域，其中方法包括获取患者各个目标部位的初始烧伤图像集；根据所有初始烧伤图像集对患者进行烧伤程度判定以得到重点部位；周期性获取患者每一重点部位的阶段创面图像；根据所有阶段创面图像以及初始烧伤图像对创面的恢复情况进行评估；当所述评估结果为疑似感染或瘢痕增生时，触发不良反应预测机制，并根据预测结果触发告警。本申请能够更全面地跟踪监测不同患者的烧伤创面在后续恢复过程中的动态变化，并及时发现创面的感染、愈合不良等问题。
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公开(公告)号：CN116563038B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310756166.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G06Q40/08 , G06F40/186 , G06F18/2433 , G06F16/906
Abstract: 本申请涉及医疗大数据技术领域，公开了一种基于区域大数据的医保控费推荐方法、系统及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取若干医院的医疗业务数据并拆分成与病组一一对应的业务子数据；根据业务子数据确定相应病组的医保费用；将医保费用低于或等于预设的标杆值的业务子数据定义为第一数据；将医保费用超过预设的标杆值的业务子数据定义为第二数据；根据同一病组下所有第一数据确定医疗费用标准信息；根据医疗费用标准信息确定每个第二数据所对应的超支数据；根据超支数据生成对应的医保超支行为画像。采用未超支的数据生成医保费用标准信息，再通过医保费用标准信息确定异常数据并给予医院指导，使得医院能更针对性地进行医保费用的管理。
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