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公开(公告)号：CN115804572A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310071071.X
申请日：2023-02-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种癫痫发作自动监护系统及装置，包括：脑电采集模块、脑电数据预处理模块、脑电数据特征提取模块、痫样脑电检测模块、视频采集模块、视频特征提取模块、癫痫发作检测模块、患者保护模块；本发明提出的癫痫发作自动监护系统同时分析脑电和视频信息，可以更加精准的检测患者是否发作癫痫；先分析脑电信号，当脑电信号检测出痫样脑电时再分析视频数据，可以在不降低检测精度的前提下极大的降低计算量；通过同时分析脑电和视频信息，仅在患者癫痫发作且发生肢体大幅移动时才控制束缚带限制患者，一方面可以尽可能的减少对患者未发作癫痫时的正常活动的影响，另一方面尽可能的保护患者在癫痫发作时出现意外的情况发生，减少陪护的负担。
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公开(公告)号：CN115578263B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211435386.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于生成网络的CT超分辨重建方法、系统及装置，包括如下模块：采集模块：用于采集低分辨率的原始CT图像数据；预处理模块：用于对原始CT图像进行基于全变差的超分辨重建以得到初始值；超分辨重建模块：用于对初始值进行高分辨率重建。本发明采用参数微调的方法，在不使用大量数据集进行训练的前提下，将不适用于某一患者的CT重建网络调整成适应于此患者情况的网络，此过程仅利用该患者自身的低分辨率CT数据，无需相应的高分辨率CT数据作为标签，因此可以灵活应对医学数据中因人而异情况复杂的问题，具有极佳的泛化性。此发明的技术旨在重建出的图像空间分辨率高于实际获得的图像，同时确保高信噪比。
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公开(公告)号：CN115578263A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211435386.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于生成网络的CT超分辨重建方法、系统及装置，包括如下模块：采集模块：用于采集低分辨率的原始CT图像数据；预处理模块：用于对原始CT图像进行基于全变差的超分辨重建以得到初始值；超分辨重建模块：用于对初始值进行高分辨率重建。本发明采用参数微调的方法，在不使用大量数据集进行训练的前提下，将不适用于某一患者的CT重建网络调整成适应于此患者情况的网络，此过程仅利用该患者自身的低分辨率CT数据，无需相应的高分辨率CT数据作为标签，因此可以灵活应对医学数据中因人而异情况复杂的问题，具有极佳的泛化性。此发明的技术旨在重建出的图像空间分辨率高于实际获得的图像，同时确保高信噪比。
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公开(公告)号：CN115423894A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211375033.5
申请日：2022-11-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T11/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的磁共振加权图像合成方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：使用磁共振扫描仪获取多对比度的真实磁共振加权图像及磁共振定量参数图；步骤S2：组成磁共振加权图像；步骤S3：构建具有编码器和解码器结构的预训练变分自编码器模型；步骤S4：得到变分自编码器模型；步骤S5：将所述磁共振加权图像和所述磁共振定量参数图通过所述变分自编码器模型合成第二磁共振加权图像。本发明使用变分自编码器模型，通过多种对比度磁共振加权图像的训练，可以得到一个近似的对比度信息的连续分布，这使得本发明中涉及的变分自编码器模型可以重建得到训练数据中不存在的磁共振加权图像。
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公开(公告)号：CN115080751B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210980851.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于通用模型的医学标准术语管理系统及方法，包括术语信息处理模块，术语关系网络构建模块，术语库自扩增模块，可视化管理模块；步骤S1：通过术语信息处理模块对开源标准术语数据进行梳理整合，并通过构建的序列标注模型拆分得到所述细分属性名称对应的细分属性内容；步骤S2：建立标准化映射关系，完成术语关系网络的搭建；步骤S3：进行自增推荐，完成术语关系网络的扩展；步骤S4：利用可视化管理模块对所述术语库进行可视化管理。本发明所构建的医学标准术语库可满足不同的科研及业务使用场景，兼容或可溯源至不同平台及权威机构的医学标准术语，所设计的结构体可支持术语的各种组合扩展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115035998B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210921805.4
申请日：2022-08-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于早期预测和无人快速配送的紧急血液调度方法及系统，本发明引入紧急用血预测模型和无人机快速配送航线，准确预测院前急救创伤患者的用血需求，通过无人机站点实现患者院前紧急输血，不需要耗费大量道路交通时间抵达医院后再开始输血，提升了创伤大出血患者的供血速度和救治质量，对抢救偏远山区创伤患者的价值重大。出现大规模创伤事件时，用血量激增，医院的血液库存不足，本发明实时评估医院用血需求，联合无人机和送血车从血液中心快速配送所需血制品到医院，提升了医院血液补给效率。
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公开(公告)号：CN115036034B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210958286.9
申请日：2022-08-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于患者表征图的相似患者识别方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：构建医疗健康知识图谱：通过抽取知识来源中的实体与实体之间的关系生成医疗健康知识图谱；步骤S2：构建医疗健康知识图谱空间向量库；步骤S3：构建患者个人医疗健康知识图谱空间向量数据集；步骤S4：绘制患者个人医疗健康表征图；步骤S5：基于图像相似度计算进行相似患者识别。本发明构建可视化的患者表征方式，将患者的医疗健康数据转化为可视化图像，从而医生可以直观感受不同患者的差异，以及相似患者的相同之处；基于图像相似度计算的方法，对患者的表征图像进行相似度计算，从而得到患者之间的相似度，构建一种不需要大量数据训练和标注的相似患者识别方法。
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公开(公告)号：CN114780083B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210685209.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F8/34 , G06F3/0486 , G06F16/36 , G06F40/253 , G06F16/951 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱系统的可视化构建方法及装置。本发明通过中心服务器确定分布客户端的数据权限。中心服务器得到知识图谱系统母模板并发送至分布客户端。分布客户端接收用户输入的自然语言，解析生成抽象语法树。用户通过可视化操作完成知识图谱系统子模板的定制。分布客户端将子模板加密后发送到中心服务器。在使用知识图谱系统时，输入任意知识概念，中心服务器便会调取子模板，解密之后检索数据库，生成树状结构知识图谱发送到分布客户端。分布客户端解析树状结构知识图谱，渲染生成符合输入要求的知识图谱。本发明能够直接生成各个研究领域的知识图谱系统而不需要前后端的二次开发，减轻开发人员负担，提高工作效率，降低维护成本。
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公开(公告)号：CN115148375A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211051408.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种高通量真实世界药物有效性与安全性评价方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：数据集的构建；步骤S2：构建药物有效性/安全性指标表型库；步骤S3：选定目标药物，定义目标事件、结局事件、目标日期、结局日期，并提取患者ID、目标日期和结局日期；步骤S4：在所述药物有效性/安全性指标表型库选定指标，得到目标药物‑有效性/安全性指标对；对所述目标药物‑有效性/安全性指标对利用事件序列对称分析进行高通量信号筛选，得到初筛阳性信号；步骤S5：对所述初筛阳性信号进行因果评估，确定所述目标药物的有效性与安全性。本发明通过高通量信号筛选与基于临床试验模拟的因果评估算法，高通量的完成目标药物的药物效果因果性评价。
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公开(公告)号：CN115145591A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211051570.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心的医疗ETL任务调度方法、系统及装置，包括以下步骤：步骤S1：对ETL任务进行测试与验证；步骤S2：将ETL任务部署至医院中心，将ETL任务调度到若干个执行机执行；步骤S3：筛选满足待调度ETL任务的资源需求的执行机集合；步骤S4：计算所述执行机集合中各个执行机的当前任务负载；步骤S5：选择当前任务负载最小的所述执行机执行ETL任务；步骤S6：所述调度机根据优先级从所述执行机活动队列中选择ETL任务执行。本发明通过分析出任指标为当前调度机上的待调度任务选择最合适的执行机器。执行机从执行队列中选择任务进行执行，同时监测当前任务的阶段信息，从而实现集群资源利用的最大化。
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