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公开(公告)号：CN112967778B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 时间，具有更好的临床实用性。本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；
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公开(公告)号：CN115644873A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211320983.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法，通过对各目标监测人员对应各异常时间段的噪音分贝浮动指数、噪音影响指数和大气环境影响系数进行分析，并综合分析得到各目标监测人员对应的噪音焦虑系数，从一方面来说，避免了现有技术中对噪音监测分析的片面性，大幅度提升了各目标监测人员对应噪音焦虑系数的精准性、有效性和科学依据性；从另一方面来说，为各职业类型对应噪音焦虑系数的分析提供了有力的数据支撑，便于各职业类型人员及时进行相应的调整和休息，在很大程度上避免了各职业类型人员噪音职业病的诱发。
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公开(公告)号：CN112907563A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛的适用范围与更客观的评价阈值。
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公开(公告)号：CN1263131C
公开(公告)日：2006-07-05
申请号：CN200310107834.4
申请日：2003-10-08
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明是用于射频标签芯片与片外天线阻抗匹配片内自动调节的电路。它由可编程匹配电容阵列、控制电路、复位电路、计数时钟、计数器、比较电路和锁存器构成。其中通过上电时对可编程匹配电容阵列进行自动设置使得射频标签芯片与片外天线实现最佳的阻抗匹配。本发明中，射频标签芯片与片外天线阻抗匹配自动实现最优，对电路工艺偏差能有效抑制，从而使得射频标签通讯距离增强，成品率提高。
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公开(公告)号：CN115644873B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202211320983.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法，通过对各目标监测人员对应各异常时间段的噪音分贝浮动指数、噪音影响指数和大气环境影响系数进行分析，并综合分析得到各目标监测人员对应的噪音焦虑系数，从一方面来说，避免了现有技术中对噪音监测分析的片面性，大幅度提升了各目标监测人员对应噪音焦虑系数的精准性、有效性和科学依据性；从另一方面来说，为各职业类型对应噪音焦虑系数的分析提供了有力的数据支撑，便于各职业类型人员及时进行相应的调整和休息，在很大程度上避免了各职业类型人员噪音职业病的诱发。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907563B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛(56)对比文件刘国玮.基于深度学习的脑部CTA图像血管分割方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2020,(第03期),全文.Rahil Shahzad et.al.Fully automateddetection and segmentation ofintracranial aneurysms in subarachnoidhemorrhage on CTA using deep learning.《nature》.2020,全文.吴秋雯等.基于深度学习的计算机体层摄影血管造影颈动脉斑块分割初步研究《.上海医学》.2020,第43卷(第05期),280-283.
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公开(公告)号：CN116347473A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310199383.9
申请日：2023-03-03
Applicant: 广东利通科技投资有限公司 , 复旦大学
Abstract: 本发明属于移动边缘计算微服务技术领域，具体为在5G及车联网场景下基于微小区架构的边缘计算微服务部署和任务调度方法。本发明方法包括：首先对5G场景下基于微小区的边缘计算网络结构进行描述；在此基础上对微服务部署和任务调度问题进行系统性建模，优化目标为最小化所有用户的延迟，其主要表现为处理数据上传延迟；然后将该问题通过分解并完全求解子问题将原始的问题转化为线性整数规划问题；采用L2Box‑ADMM算法对线性整数规划问题进行求解。测试结果表明，相比于其他的微服务部署和任务调度算法，本发明算法可以找出满足资源约束条件的使得总延迟更小的微服务部署和任务调度策略，能将与最优解的差距降低35％。
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公开(公告)号：CN1529362A
公开(公告)日：2004-09-15
申请号：CN200310107834.4
申请日：2003-10-08
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明是用于射频标签芯片与片外天线阻抗匹配片内自动调节和电路。它由可编程匹配电容阵列、控制电路、复位电路、计数时钟、计数器、比较电路和锁存器构成。其中通过上电时对可编程匹配电容阵列进行自动设置使得射频标签芯片与片外天线实现最佳的阻抗匹配。本发明中，射频标签芯片与片外天线阻抗匹配自动实现最优，对电路工艺偏差能有效抑制，从而使得射频标签通讯距离增强，成品率提高。
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公开(公告)号：CN117491519A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311444757.5
申请日：2023-11-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种基于UPLC‑MS/MS同时检测尿液中5类25种污染物的方法，包括：通过β‑葡萄糖醛苷酸酶/芳基硫酸酯酶解尿液，经二氯甲烷萃取处理后获得上机检测的进样样本；超高效液相色谱法进行梯度洗脱，以ACQUITY UPLC BEH C18为色谱分离柱，柱温为35℃；流动相A为含0.1％甲酸的乙腈溶液，流动相B为含0.1％甲酸的水溶液；采用电喷雾离子源下的多反应监测模式检测待测物质。本发明可在11min内完成对5类25种污染物的快速分离检测，操作简单、快速高效、分离效果好、灵敏度高、定性准确和重现性好，可满足新污染物的人群暴露负荷评估及环境流行病学研究中生物样本的大批量检测需要。
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公开(公告)号：CN115222007B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210611738.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 复旦大学 , 粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)
IPC: G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/11
Abstract: 本发明提供了一种面向胶质瘤多任务一体化网络的改进粒子群参数优化方法，包括：步骤1：构建脑胶质瘤患者数据集：步骤2：进行数据预处理；步骤3：构建多任务学习框架；步骤4：构建多任务损失函数；步骤5：通过改进的粒子群优化算法对多任务学习框架进行优化训练，得到损失函数中两个任务的最佳权重；步骤6：在网络中载入训练集，确定网络模型的参数，得到训练好的网络模型并保存，载入训练好的网络模型，输入测试集进行预测，得到结果并根据标签计算各评价指标值。本发明使用改进的粒子群优化算法可以根据粒子适应度来调节惯性权重，实现惯性权重的自适应调整。
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