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公开(公告)号：CN116385961A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310265222.5
申请日：2023-03-17
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测与对比学习的药品识别方法及系统，通过视频采集：采集训练样本；训练数据集制作：收集训练图片，标注训练图片，制作药品检测数据集，制作药品识别数据集；药品检测模型训练：训练药品检测模型，输出参与过模型训练药品的分类置信度，以获取基于深度学习的药品检测的识别结果；基于度量学习的药品识别模型训练：训练药品识别模型，输出药品切片的分类置信度，以获取基于度量学习的识别结果；识别结果融合：负责融合基于深度学习的药品检测的识别结果和基于度量学习的识别结果，输出最终分类置信度。本发明减轻操作人员压力、极大增加了系统的可靠性，系统的错误率可以控制在0.01％以下。
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公开(公告)号：CN103173543A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310062989.4
申请日：2013-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种预测放射不良反应相关基因突变检测的芯片。该检测芯片包括承载基片和在基片上呈阵列式分布的多种基因探针，基因探针含有多个与放射不良反应相关基因突变位点的互补寡核苷酸序列。每个突变位点设计野生型和突变型两种探针，设计长度为17-22bp的探针。利用本发明的芯片，只需病人2毫升血液，便能够再3-4小时内迅速得到结果，并配合专用软件，向临床医生提供明确的建议。采用这一新的检测芯片，医生可以在病人放疗前前对放疗方案进行调整，大大减少了病人不必要的痛苦与经济负担。
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公开(公告)号：CN113488132B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110667101.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明涉及医药管理领域，公开了一种用于控制药品短缺风险的系统。该系统包括：信息获取设备，用于从药品监测预警数据平台中获取药品的状态信息；存储器，用于存储预先建立的药品短缺风险估计数据库，其中药品短缺风险估计数据库包括与药品短缺相关联的第一指标项以及与每个第一指标项对应的权重分数；处理器，被配置成：从存储器中读取药品短缺风险估计数据库，以及从信息获取设备中读取状态信息；在药品短缺风险估计数据库中寻找与状态信息匹配的第一指标项；根据匹配的第一指标项的权重分数确定药品短缺的风险等级。本发明实施例提高了药品短缺的风险等级的确定方法的准确性，进而提高对短缺药品管理的有效性和及时性。
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公开(公告)号：CN108897809A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810627039.4
申请日：2018-06-19
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明提供了一种采购信息录入系统、方法及装置，涉及信息处理的技术领域，该系统包括依次连接的信息处理模块、定位模块、信息查询模块、分类标记模块和上传模块；信息处理模块用于处理采购计划得到采购信息；采购信息包括药品的种类信息和数量信息；定位模块用于定位采购平台的录入页面的数据交换元素；信息查询模块用于通过数据交换元素将采购信息录入药品采购平台；分类标记模块用于标记采购信息中可采购的种类信息和不可采购的种类信息；上传模块用于将可采购的种类信息及可采购的种类信息对应的数量信息上传至药品采购平台。本发明提供的采购信息录入系统，能够提高采购信息的录入效率，降低人力成本和时间成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306765A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310268615.1
申请日：2023-03-17
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06M11/00 , B25J18/00 , B25J19/02 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于快速实例分割的分割区域目标计数装置、方法及系统，该装置采用机械臂、雷达盘和控制设备，机械臂包括高速摄像机组件和机械臂组件，控制设备用于根据高速摄像机组件传送的识别信息和重力感应器采集的计数信息，利用预设的雷达盘映射区域进行标记和展示，每个雷达盘映射区域在机械臂识别并抓取物料后进行计数，当一批次的物料全部识别和分类完成后，在每个扇形区域显示当前物料数量。本发明能够识别和计数画面中不同区域物品的数量，实时精确获取指定区域，并且识别区域中的物品种类并给出物品的位置；能对场景中指定区域的物料进行计数，计数精度高；智能化程度高、计算效率高。
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公开(公告)号：CN119000635A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411014870.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的药品输液智能识别方法及系统，运用拉曼光谱技术进行检测，收集不同检测条件下药品输液的原始图谱；对原始图谱进行预处理，形成标准化图谱；对标准化图谱进行分层随机抽样，分别对抽样获得的两部分标准化图谱用于药品输液识别模型的训练和验证；在训练阶段，将标准化图谱输入卷积神经网络中，引导其输出标准化图谱对应的药品标签；将标准化图谱的光谱特征输入一个基于多层感知机的线性分类器中，输出最终的分类结果；将待识别的药品输液预处理后输入药品输液识别模型中，取出预测概率最大的药品标签作为最终的判断结果。本发明完成对输液的定性和定量，保证临床用药的种类正确、剂量正确。
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公开(公告)号：CN113488132A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110667101.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明涉及医药管理领域，公开了一种用于控制药品短缺风险的系统。该系统包括：信息获取设备，用于从药品监测预警数据平台中获取药品的状态信息；存储器，用于存储预先建立的药品短缺风险估计数据库，其中药品短缺风险估计数据库包括与药品短缺相关联的第一指标项以及与每个第一指标项对应的权重分数；处理器，被配置成：从存储器中读取药品短缺风险估计数据库，以及从信息获取设备中读取状态信息；在药品短缺风险估计数据库中寻找与状态信息匹配的第一指标项；根据匹配的第一指标项的权重分数确定药品短缺的风险等级。本发明实施例提高了药品短缺的风险等级的确定方法的准确性，进而提高对短缺药品管理的有效性和及时性。
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