公开(公告)号：CN110782976A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911029723.3

申请日：2019-10-28

Applicant: 北京大学 ,  北京大学第三医院

Inventor： 岳宇 ,  王鑫光 ,  赵旻暐 ,  田华 ,  曹志崴 ,  高翘楚 ,  李斗

IPC: G16H30/40 ,  G16H50/20 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种全膝关节置换术假体型号预测方法，包括以下步骤：收集满足入选标准的患者术前膝关节的X光片以及患者的基本信息；对收集到的X光片及患者的基本信息进行预处理；将预处理后的图片和患者的基本信息作为特征，输入到基于深度学习技术训练完成的假体型号分类器中，得到患者在手术中各型号假体的使用概率。本发明可高效、准确地预测出所需的假体型号，检测准确率可达84％以上，该准确率已经达到和有经验的专家使用CT和X光片进行术前预测同等的水平，并且本发明只需使用X光片和患者基本信息，成本更低。

公开(公告)号：CN110782976B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN201911029723.3

申请日：2019-10-28

Applicant: 北京大学 ,  北京大学第三医院

Inventor： 岳宇 ,  王鑫光 ,  赵旻暐 ,  田华 ,  曹志崴 ,  高翘楚 ,  李斗

IPC: G16H30/40 ,  G16H50/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种全膝关节置换术假体型号预测方法，包括以下步骤：收集满足入选标准的患者术前膝关节的X光片以及患者的基本信息；对收集到的X光片及患者的基本信息进行预处理；将预处理后的图片和患者的基本信息作为特征，输入到基于深度学习技术训练完成的假体型号分类器中，得到患者在手术中各型号假体的使用概率。本发明可高效、准确地预测出所需的假体型号，检测准确率可达84％以上，该准确率已经达到和有经验的专家使用CT和X光片进行术前预测同等的水平，并且本发明只需使用X光片和患者基本信息，成本更低。

公开(公告)号：CN110784887B

公开(公告)日：2021-01-19

申请号：CN201810855852.7

申请日：2018-07-31

Applicant: 北京大学

Inventor： 朱天枢 ,  岳宇 ,  李斗

IPC: H04W24/08 ,  H04L12/26

Abstract: 本发明公开一种网格化无线电信号监测系统中异常信号源数量的检测方法。本方法为：对监测区域内进行网格划分，形成多个监测分组；其中每一个监测组内布置m个监测站和一监控中心；监测过程中，每一所述监测站每隔时间间隔t对接收到的功率电平信号做一个抽样，得到一个样本点；经过L个时间间隔后，每一所述监测站产生一包含L个样本点的混合信号并将其发送给所在监测分组的监控中心；同一监测分组内的监控中心根据收到的m个所述混合信号对该监测分组进行异常信号源数量检测。本发明能以较高的概率完成异常信号数量的准确探知，可以在没有异常信号源数量的先验知识的前提下以高概率探知异常信号源数量并将其检测出来。

公开(公告)号：CN110784887A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201810855852.7

申请日：2018-07-31

Applicant: 北京大学

Inventor： 朱天枢 ,  岳宇 ,  李斗

IPC: H04W24/08 ,  H04L12/26

Abstract: 本发明公开一种网格化无线电信号监测系统中异常信号源数量的检测方法。本方法为：对监测区域内进行网格划分，形成多个监测分组；其中每一个监测组内布置m个监测站和一监控中心；监测过程中，每一所述监测站每隔时间间隔t对接收到的功率电平信号做一个抽样，得到一个样本点；经过L个时间间隔后，每一所述监测站产生一包含L个样本点的混合信号并将其发送给所在监测分组的监控中心；同一监测分组内的监控中心根据收到的m个所述混合信号对该监测分组进行异常信号源数量检测。本发明能以较高的概率完成异常信号数量的准确探知，可以在没有异常信号源数量的先验知识的前提下以高概率探知异常信号源数量并将其检测出来。

公开(公告)号：CN111681763B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202010298732.9

申请日：2020-04-16

Applicant: 北京大学

Inventor： 岳宇 ,  赵旻暐 ,  李斗 ,  田华

IPC: G16H50/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于纠错输出码的全膝关节置换术假体型号预测方法及电子装置，该方法步骤包括：抽取患者X光片的关键特征，对患者基本信息进行上采样后，拼接所述关键特征与上采样后信息；将拼接后的结果送入联合训练的多个二分类器，得到各二分类器输出的概率序列；根据一设定判决方式，将所述概率序列映射到使用纠错码编码的假体型号，获得该患者所需假体型号的预测结果。本发明可高效、准确地预测出所需的假体型号，准确率已经达到超过了专家使用CT和X光片进行术前测量的精度水平，并且本发明只需使用X光片和患者基本信息，成本更低，效果更稳定。

公开(公告)号：CN111681763A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010298732.9

申请日：2020-04-16

Applicant: 北京大学

Inventor： 岳宇 ,  赵旻暐 ,  李斗 ,  田华

IPC: G16H50/50 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于纠错输出码的全膝关节置换术假体型号预测方法及电子装置，该方法步骤包括：抽取患者X光片的关键特征，对患者基本信息进行上采样后，拼接所述关键特征与上采样后信息；将拼接后的结果送入联合训练的多个二分类器，得到各二分类器输出的概率序列；根据一设定判决方式，将所述概率序列映射到使用纠错码编码的假体型号，获得该患者所需假体型号的预测结果。本发明可高效、准确地预测出所需的假体型号，准确率已经达到超过了专家使用CT和X光片进行术前测量的精度水平，并且本发明只需使用X光片和患者基本信息，成本更低，效果更稳定。