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公开(公告)号：CN114724720B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210649767.1
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B8/02
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的产前电子胎心监护自动识别系统，包括：数据预处理模块，用于对监测的目标病人的电子胎心监护数据进行数据预处理；单片段胎心监护评价模块，用于获取预处理后的数据所对应的单片段数据，并基于主干网络以及序回归模型，得到单片段数据的当下评分，判定目标病人是否需要继续监测；多片段胎心监护综合评价模块，用于当需要继续监测时，获取对应的多片段数据，并进行综合诊断，获取胎心判读结果，且对胎心判读结果进行准确性评估，获取监测建议。可以实现对胎儿心跳健康情况进行评估，并对评估结果的准确性进行衡量，在提高效率和准确率的同时，为医生提供可靠的结果评价。
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公开(公告)号：CN107997741B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810014183.0
申请日：2018-01-08
Abstract: 本发明公开一种胎心率和宫缩信号的耦合分析方法，包含：信号输入模块，信号预处理模块，耦合参数计算模块，参数输出模块。其中：信号输入模块负责接收胎心率监护仪器实测的胎心率和宫缩信号，信号预处理模块负责对接收信号的异常值进行三次样条插值修复及带通滤波处理，耦合参数计算模块包括胎心率和宫缩信号的交叉功率谱、相干谱及耦合参数计算，参数输出模块负责输出计算结果。本发明利用多变量时间序列耦合分析技术来分析胎儿在宫内的活动情况，融合交叉功率谱和相干谱来量化评价胎心率和宫缩信号之间的耦合程度，很好的拟补单变量信息不全面、分析不准确的缺点，对胎儿宫内活动情况评价更加全面和准确。
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公开(公告)号：CN105193451B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510694998.4
申请日：2015-10-21
IPC: A61B8/02
Abstract: 一种胎儿心率信号曲线的基线识别方法，包括信号输入检测模块，基线识别提取模块，基线值参数计算模块，基线值参数输出模块。胎儿心率信号输入后通过预处理及有效信号的提取，在基线识别提取模块中进行预计算、平均优化和插值平滑后计算出基线值，之后在参数计算模块计算出基线区间比例和描述性统计参数，最后在参数输出模块输出结果。基线值是利用胎儿心率监护长时间的胎儿心率数据以及胎儿心率基线定义计算获得，具有较明确的生理意义，结合胎儿心率的加速、减速、变异的分类、计数和所占时长比例，能够从胎儿心率信号中获得更为全面的信息。应用提取出的基线值，还可以获取胎儿心率的频域以及熵的相关信息。
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公开(公告)号：CN119559838A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411657080.8
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种基于混合现实的剖宫产手术训练方法及系统，该方法包括：获取孕妇骨盆和腹部的医学影像数据，识别并标记关键组织结构的边界和区域，构建关键组织结构的三维模型，生成剖宫产手术训练的关键指标，将构建好的三维模型导入MR系统，采集动作数据，生成实时反馈提示，接收训练结束信号，生成评估结果，对不符合评估标准的操作进行记录，为受训者提供针对性的改进建议。本发明能够有效提升手术训练的质量和效率，通过医学影像的精准处理、三维模型的高效重建、实时反馈和个性化的操作评估，不仅为受训者提供了一个安全、高效、沉浸的训练平台，还能根据其表现进行个性化指导，进一步提高手术技能的训练效果。
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公开(公告)号：CN118725343A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410663962.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: C08J3/075 , A61B5/259 , A61B5/266 , C08J3/24 , C08J7/00 , C08L29/04 , C08L5/08 , C08K5/1545 , C08K3/16
Abstract: 本发明公开了一种导电复合水凝胶及其制备方法和应用。其制备方法包括以下步骤：(1)分别制备聚乙烯醇溶液与壳聚糖溶液，并将两者混合均匀，得到聚乙烯醇与壳聚糖的混合溶液A；(2)将混合溶液A和单宁酸溶液混合均匀，使单宁酸与壳聚糖和聚乙烯醇充分反应至溶液澄清透明，得到预凝胶溶液B；(3)对预凝胶溶液B进行消泡后，进行循环冻融2～4次，得到初级复合水凝胶；(4)将初级复合水凝胶置于氯化锂溶液中浸泡，得到所述导电复合水凝胶。所述导电复合水凝胶具有低接触阻抗、导电性、自修复性、粘附性、优良的力学性能，能在心电监测电极中的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114724720A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210649767.1
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B8/02
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的产前电子胎心监护自动识别系统，包括：数据预处理模块，用于对监测的目标病人的电子胎心监护数据进行数据预处理；单片段胎心监护评价模块，用于获取预处理后的数据所对应的单片段数据，并基于主干网络以及序回归模型，得到单片段数据的当下评分，判定目标病人是否需要继续监测；多片段胎心监护综合评价模块，用于当需要继续监测时，获取对应的多片段数据，并进行综合诊断，获取胎心判读结果，且对胎心判读结果进行准确性评估，获取监测建议。可以实现对胎儿心跳健康情况进行评估，并对评估结果的准确性进行衡量，在提高效率和准确率的同时，为医生提供可靠的结果评价。
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公开(公告)号：CN113299386A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110499574.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京嘉和海森健康科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种临床思维评价方法及装置，通过获取待评价用户对模拟接诊病人的接诊信息(问诊信息、查体信息、检验信息、辅助检查信息、诊断信息和鉴别诊断信息)；根据接诊信息对模拟接诊病人进行诊断，得到对应的诊断结果；最终将诊断结果作为输入参数，输入至预设临床思维评价模型中进行临床思维评价，得出待评价用户的评价结果(对待评价用户的百分制分数以及待评价用户在多个不同维度的得分情况)。本申请通过待评价用户根据接诊病人的情况和相应的检验、辅助检查结果进行诊断，得到诊断结果，根据待评价用户接诊模拟接诊病人的全过程以及诊断结果，对待评价用户的临床思维进行综合评价，从而实现医学生和住院医师的临床思维能力考核与评价。
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公开(公告)号：CN107997741A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201810014183.0
申请日：2018-01-08
CPC classification number: A61B5/02411 , A61B5/4356 , A61B5/72 , A61B5/7235 , A61B5/7253
Abstract: 本发明公开一种胎心率和宫缩信号的耦合分析方法，包含：信号输入模块，信号预处理模块，耦合参数计算模块，参数输出模块。其中：信号输入模块负责接收胎心率监护仪器实测的胎心率和宫缩信号，信号预处理模块负责对接收信号的异常值进行三次样条插值修复及带通滤波处理，耦合参数计算模块包括胎心率和宫缩信号的交叉功率谱、相干谱及耦合参数计算，参数输出模块负责输出计算结果。本发明利用多变量时间序列耦合分析技术来分析胎儿在宫内的活动情况，融合交叉功率谱和相干谱来量化评价胎心率和宫缩信号之间的耦合程度，很好的拟补单变量信息不全面、分析不准确的缺点，对胎儿宫内活动情况评价更加全面和准确。
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公开(公告)号：CN107280744A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710646822.0
申请日：2017-08-01
Applicant: 北京大学第三医院
CPC classification number: A61B17/42 , A61B17/12 , A61B17/282 , A61B2017/12004 , A61B2017/4216
Abstract: 本发明涉及一种子宫钳包括：钳柄、转动轴、钳杆和钳头，钳柄、钳杆和钳头通过铸造整体成型，两个钳杆通过转动轴绞连接在一起。钳头由与钳杆呈90度的三个非闭合或非闭合空心U形钳爪组成，便于临床医生在手术中准确钳夹子宫下段上相应血管位置，暂时性阻断子宫动脉血供，同时便于将子宫进行提拉，充分止血的同时暴露手术视野，便于术中缝合止血，最终达到准确、满意和无创伤的子宫下段血管阻断和缝合止血效果。
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公开(公告)号：CN119919383A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510000043.8
申请日：2025-01-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明实施例的方法中提出了一种严重产后出血的预测方法及系统，该方法首先获取多模态医学影像数据后对其进行预处理与对齐；然后通过滑动窗口策略对图像进行分割处理，从分割结果中提取结构特征、纹理特征、血流动力学特征和血管分布特征；随后将特征作为节点构建图结构，利用图卷积网络对节点间关系进行编码，并计算出特征在拓扑层面的关联性；最后根据关联性将特征进行融合后，输入预测模型后输出预测结果。本发明的方法通过多特征融合和多模态数据整合，提高了预测能力和预测的准确性，增强了模型在不同数据环境下的鲁棒性，能够在孕妇妊娠中后期及时识别出出血风险，提供早期干预和治疗建议，显著降低严重产后出血的发生率和致命性。
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