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公开(公告)号：CN118983060B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410961300.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 南方医科大学南方医院 , 杭州乐九医疗科技有限公司
IPC: G16H30/40 , G16H10/60 , G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了基于深度学习的围手术期ASA分级自动化评估方法，包括先获取麻醉类型，根据病患基础信息计算围手术评估系数，当麻醉类型为局部麻醉时，基于H张口腔子图像确定Q个初始注射区域图像，将Q个初始注射区域图像进行分割生成Q个中间注射区域图像，根据Q个中间注射区域图像确定目标注射位置，在手术过程中持续获取实时病患状态信息，根据实时病患状态信息以及围手术评估系数计算焦虑系数，基于焦虑系数和麻醉类型判断是否停止手术；本发明进行了术前和术中的评估，在选择麻醉位置时，选择带来疼痛较小的位置，这样尽量降低麻醉给病患带来心理负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119028565A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411002414.8
申请日：2024-07-24
Applicant: 南方医科大学南方医院 , 杭州乐九医疗科技有限公司
Abstract: 本发明属于术前状态评估技术领域，本发明公开了基于深度学习的术前虚弱状态自动化评估方法；包括：收集患者的电子病历数据；对电子病历数据进行预处理，并标记为处理病历数据；对电子病历数据进行分析，获取影像学诊断结果；采集患者的实时状态数据，实时状态数据包括患者面部图像和缺失数据；结合处理病历数据、影像学诊断结果和缺失数据，分析患者的第一虚弱程度；通过患者面部图像，分析患者的第二虚弱程度；结合患者的第一虚弱程度和第二虚弱程度，计算总虚弱程度，并分析对应的虚弱等级；本发明实现了术前评估的定量化和标准化，评估结果更具科学性和可靠性，为制定个性化手术方案和管理术后风险提供重要决策参考。
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公开(公告)号：CN116284175B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211092538.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: C07H15/26 , A61K31/706 , A61P13/12
Abstract: 本发明公开了一种小分子化合物及其在制备治疗慢性肾脏病药物中的应用。本发明从链霉菌菌株SCSIO NS126提取纯化得到一种小分子化合物PA‑S14；并通过实验证明，小分子化合物PA‑S14在小鼠动物实验中无明显毒副作用；而且腹腔注射PA‑S14组肾脏间质胶原沉积显著减少，Fibronectin、Collagen I以及α‑SMA的表达均显著降低，可以有效抑制肾脏组织纤维化；并且对于LKB1信号通路具有激活作用，表明PA‑S14能激活LKB1信号通路，有效抑制肾脏组织纤维化，延缓或/和逆转慢性肾脏病的病程，可以有效治疗或预防CKD进展，为临床治疗CKD提供了新的治疗方法和治疗药物。
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公开(公告)号：CN116284175A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211092538.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: C07H15/26 , A61K31/706 , A61P13/12
Abstract: 本发明公开了一种小分子化合物及其在制备治疗慢性肾脏病药物中的应用。本发明从链霉菌菌株SCSIO NS126提取纯化得到一种小分子化合物PA‑S14；并通过实验证明，小分子化合物PA‑S14在小鼠动物实验中无明显毒副作用；而且腹腔注射PA‑S14组肾脏间质胶原沉积显著减少，Fibronectin、Collagen I以及α‑SMA的表达均显著降低，可以有效抑制肾脏组织纤维化；并且对于LKB1信号通路具有激活作用，表明PA‑S14能激活LKB1信号通路，有效抑制肾脏组织纤维化，延缓或/和逆转慢性肾脏病的病程，可以有效治疗或预防CKD进展，为临床治疗CKD提供了新的治疗方法和治疗药物。
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公开(公告)号：CN118964907A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410961361.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 南方医科大学南方医院 , 杭州乐九医疗科技有限公司
IPC: G06F18/21 , A61B5/0205 , A61B5/01 , A61B5/145 , A61B5/318 , A61B5/366 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及医疗信息分析技术领域，具体为基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统，通过数据采集和预处理模块获取患者手术时的多参数生命体征监测数据并进行预处理；特征提取模块提取数据的时域、频域和形态学特征；伪差识别模块采用孤立森林模型识别伪差数据，并使用CNN和LSTM集成分类器对伪差类型进行分类，通过置信度判断分类准确性；数据修正模块利用ARMA时间序列预测模型，根据伪差数据前后时间点数据对伪差进行修正。本发明实现了手术生命体征监测数据的自动质控，提高了手术监护的智能化水平，具有显著的技术优势和应用价值。
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公开(公告)号：CN118983060A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410961300.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 南方医科大学南方医院 , 杭州乐九医疗科技有限公司
IPC: G16H30/40 , G16H10/60 , G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了基于深度学习的围手术期ASA分级自动化评估方法，包括先获取麻醉类型，根据病患基础信息计算围手术评估系数，当麻醉类型为局部麻醉时，基于H张口腔子图像确定Q个初始注射区域图像，将Q个初始注射区域图像进行分割生成Q个中间注射区域图像，根据Q个中间注射区域图像确定目标注射位置，在手术过程中持续获取实时病患状态信息，根据实时病患状态信息以及围手术评估系数计算焦虑系数，基于焦虑系数和麻醉类型判断是否停止手术；本发明进行了术前和术中的评估，在选择麻醉位置时，选择带来疼痛较小的位置，这样尽量降低麻醉给病患带来心理负担。
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