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公开(公告)号：CN118411466A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410501551.X
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京科技大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T17/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于冠状动脉斑块建模技术领域，尤其涉及一种斑块识别及冠状动脉斑块系统三维建模方法，包括：首先在患者OCT图像与IVUS图像上人工划分冠状动脉内外膜轮廓以及各个成分斑块的轮廓作为训练集，基于训练集通过机器学习得到冠状动脉斑块成分识别模型，实现冠状动脉斑块医学影像中斑块的有效识别；接着通过两个方向拍摄的血管造影图像得到所检测血管的三维中心线；最后基于血管中心线将识别后的二维斑块图像堆叠在一起，实现冠状动脉斑块系统的快速精准三维建模。本发明将准确再现三维血管复杂走向并精确获取各部位斑块成分及分布，为医生诊断冠状动脉斑块提供理论及数据参考。
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公开(公告)号：CN117637171A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311784057.0
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京科技大学 , 北京医院 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了人体血液循环系统的并发症风险预测方法，涉及人体血液循环系统并发症风险预测技术领域，人体血液循环系统的并发症风险预测方法包括：数据收集、遗传疾病研究、建立数学模型、风险评估和分类和制定个性化干预措施，本发明通过设计关于健康情况的结构化的调查问卷，覆盖年龄、性别、生活方式、药物使用、过敏反应、过往病史、病型症状和家族病史，再对不同年龄段的人员进行随机抽取来填写健康问卷，并且通过电子健康记录系统将调查人员的详细病史、药物都记录在册，并进行比对和补充修正，提高了收集数据的准确性。
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公开(公告)号：CN118817929B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411274566.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 首都医科大学附属北京安贞医院 , 北京豪思生物科技股份有限公司
IPC: G01N30/88
Abstract: 本发明公开了一种神经酰胺的定量检测方法以及测定待测样本中神经酰胺的产品。该定量检测方法包括：向多个第一样本中分别加入不同浓度水平内标物和目标神经酰胺，所述内标物和所述目标神经酰胺的加入量在同一所述第一样本中相等，以形成覆盖测量区间的多个浓度水平的加标样本；外标法检测加标样本后，建立多个浓度水平的加标样本中目标神经酰胺峰面积减去目标神经酰胺本底峰面积的差值与内标物峰面积减去内标物本底峰面积的差值的第一回归方程，第一回归方程为：y=f(x)，第一回归方程用于内标物峰面积的转化，x为内标物的峰面积，y为内标物转化后的峰面积。
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公开(公告)号：CN118658629B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411147728.7
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H50/30 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及医疗信息学技术领域，具体涉及基于智慧医疗的冠心病风险辅助评估系统。该系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取冠心病患者每次检测时的各项临床生理指标，根据相邻两次检测的心肌肌钙蛋白浓度的偏离程度的差异对所有检测进行聚类，结合每次检测与其相邻检测的临床生理指标的评分结果的差异以及每次检测所在的簇内的局部密度分布，获得每次检测的评分共同因子；评价每次检测所在的簇与其他簇内检测的评分结果的差异，获得每次检测对应的评分差异值；综合浓度变化表征值、评分共同因子和评分差异值，确定每次检测的关注因子。本发明提高了冠心病患者关注度的确定结果的准确度。
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公开(公告)号：CN117653175A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410024096.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种心内科检测造影仪，涉及造影技术领域。该种心内科检测造影仪，包括检测机体及检测床体，所述检测机体上设置有C型架，所述C型架的两端分别设置有准直器与影像增强器，所述检测床体处于准直器与影像增强器之间，所述C型架的一端固定有固定框，所述固定框的内部滑动连接有升降板。该种心内科检测造影仪，心内科检测造影仪对患者检测完成后，通过翻转组件对影像增强器翻转并封堵防护，降低影像增强器发生损坏的几率，且在翻转的过程中，通过传动，使翻转过程中的影像增强器发生抖动的同时对影像增强器镜面堆积的浮尘进行吹气清理，保证再次使用时影像增强器镜面的清洁度，提高心内科检测造影仪的检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119204233A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411721007.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06N5/04 , G06N5/02 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的医学问答管理方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取医学教育应用场景信息、与医学教育应用场景信息相匹配的目标大语言模型和目标用户信息；对医学文档信息进行预处理，生成文本特征分类信息；对医学教学问答数据进行处理，生成初始医学实体特征关联信息；对文本特征分类信息和初始医学实体特征关联信息进行处理，生成节点信息和与节点信息相匹配的节点关联信息；对节点信息和节点关联信息进行处理，生成医学知识图谱信息；获取目标医院的实时科室信息；基于目标大语言模型对目标医院的实时科室信息、医学知识图谱信息和目标用户信息进行处理，生成目标用户的问答信息。
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公开(公告)号：CN119227784A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411733201.2
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06N5/01 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的决策树生成方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集、目标医学文档信息和目标医院信息；对目标医院信息进行处理，生成目标医院的属性信息；对训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，其中，目标特征数据用于表征临床指南文档信息处理的节点信息和决策路径信息；获取与目标特征数据相匹配的预设大语言模型，其中，预设大语言模型为基于预设时间段内所接收到的目标医院信息所设置的；基于带有目标特征数据的训练数据集对预设大语言模型进行训练，生成目标大语言模型；基于目标大语言模型对目标医学文档信息和目标医院的属性信息进行处理，生成决策树信息。
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公开(公告)号：CN118436398B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410552639.4
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B17/132 , A61M35/00
Abstract: 本发明涉及医疗设备技术领域，且公开了心内科按压止血装置，包括支撑台，所述支撑台的两侧分别转动连接有弯板，所述弯板远离支撑台的一端固定连接有按压板，将装置放置在患者关节处，拉动按压带，对装置进行绑定，同时拧动六角丝杆,不仅通过设置的限位杆进行限位，而且受到六角丝杆的螺纹设置，六角丝杆的转动带动螺纹板进行下落，螺纹板带动连接杆进行下落，连接杆带动圆板进行下落，圆板带动止血棉进行下落，使止血棉对患者关节处进行按压止血，当螺纹板进行下落时，螺纹板对圆筒内部的气压进行排挤，气压通过排液管进入到排液槽的内部，气压通过排液槽对患者的关节处进行表面喷气，防止患者的关节处表面有细菌，降低了患者感染的风险。
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公开(公告)号：CN118817929A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411274566.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 首都医科大学附属北京安贞医院 , 北京豪思生物科技股份有限公司
IPC: G01N30/88
Abstract: 本发明公开了一种神经酰胺的定量检测方法以及测定待测样本中神经酰胺的产品。该定量检测方法包括：向多个第一样本中分别加入不同浓度水平内标物和目标神经酰胺，所述内标物和所述目标神经酰胺的加入量在同一所述第一样本中相等，以形成覆盖测量区间的多个浓度水平的加标样本；外标法检测加标样本后，建立多个浓度水平的加标样本中目标神经酰胺峰面积减去目标神经酰胺本底峰面积的差值与内标物峰面积减去内标物本底峰面积的差值的第一回归方程，第一回归方程为：y=f(x)，第一回归方程用于内标物峰面积的转化，x为内标物的峰面积，y为内标物转化后的峰面积。
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公开(公告)号：CN119227784B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411733201.2
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06N5/01 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的决策树生成方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集、目标医学文档信息和目标医院信息；对目标医院信息进行处理，生成目标医院的属性信息；对训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，其中，目标特征数据用于表征临床指南文档信息处理的节点信息和决策路径信息；获取与目标特征数据相匹配的预设大语言模型，其中，预设大语言模型为基于预设时间段内所接收到的目标医院信息所设置的；基于带有目标特征数据的训练数据集对预设大语言模型进行训练，生成目标大语言模型；基于目标大语言模型对目标医学文档信息和目标医院的属性信息进行处理，生成决策树信息。
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