公开(公告)号：CN116468718A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310499435.4

申请日：2023-05-05

Applicant: 北京医院

Inventor： 喻晓兵 ,  张静怡 ,  刘晶

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种特征图像识别系统，包括了特征量化单元、数据降维单元、预测模型建立单元、模型集成单元、最终模型单元、模型预测单元等多个具体实现设备，能够建立基于眼底视网膜血管结构特征的选定特征预测模型，精准识别眼底彩照图像中选定特征，将医务工作者根据经验识别的具体特征通过仪器设备具体量化比对筛选，有效的提高整体工作效率。可用于基层机构，辅助医务工作者进行具体特征信息的筛选和分析。

公开(公告)号：CN113384293A

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202110657503.6

申请日：2021-06-12

Applicant: 北京医院

Inventor： 汪芳 ,  朱火兰 ,  张静怡 ,  李一 ,  杨晨光

IPC: A61B8/02 ,  A61B8/04 ,  A61B8/06 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于二维斑点追踪技术冠心病筛查的集成机器学习方法，其包括以下步骤：步骤一、入选多个可疑冠心病对象：步骤二、对各个所述对象进行超声检查，并一一留存对应的切面图像；步骤三、通过EchoPAC对各个所述切面图像进行离线分析；步骤四、从二维斑点追踪心动图得出特征定量和临床特征分类；步骤五、应用t检验比较病例组中冠心病阳性与对照组冠心病阴性各定量特征的差异；将主成分分析PCA应用于峰值收缩应变PSS、应变率SSR和达峰时间TP的17个片段；步骤六、通过两步堆叠法减少分类误差导致的结果错误放大。本发明采用集成机器学习的方法，将19种流行的分类方法整合后，建立模型，以提供最佳诊断预测效果。