公开(公告)号：CN115862844A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211615353.3

申请日：2022-12-15

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 缪长虹 ,  陈万坤 ,  吴晗 ,  陈昭媛 ,  蒋怡 ,  高沈佳

IPC: G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种基于M‑N+模型的慢性疼痛特征识别系统。本发明能够通过自反馈的形式形成数据闭环，并基于既定场景设定瀑布流对高维的慢性疼痛相关因素集进行清洗、提取和标化，最终实现慢性疼痛特征高效率的精准辨析。本发明能同时建模慢痛患者病历、慢性疼痛、慢痛患者特征三者之间的关系，得出病历－疾病和疾病－特征两个分布矩阵，从而达到疾病特征识别的目的。实验表明，本发明的疾病特征识别准确率高于ID3算法和C4.5算法，达到了良好的慢性疼痛疾病特征识别效果。

公开(公告)号：CN116646095A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202211615373.0

申请日：2022-12-15

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 缪长虹 ,  陈万坤 ,  吴晗 ,  陈昭媛 ,  蒋怡 ,  高沈佳

IPC: G16H80/00 ,  G16H10/60 ,  G16H50/20 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明公开了一种基于ANNs权益优化算法下的疼痛自反馈应答系统，其特征在于，包括：为用户提供使用界面的终端设备，用于完成交互数据的采集；阈值机，用于对终端设备采集的自然语句进行数据标化规范处理，将标化好的自然语句传给ANNs‑X元芯异构流中央机。本发明构建了问题分析、问题推演、答案抽取等三个其关键功能的核心技术标的，使之转化为具有疼痛特征属性的高质量元数据，成为针对疼痛诊断进行快速响应和反馈的决策依据。本发明从与疼痛沟通的离散信息和多源多模态采集终端获取高维海量数据，对获取的数据进行管理、整合、分析和利用，通过数据挖掘和分析，探寻不同风险疼痛患者的差异化干预节点，制定个体化组合干预优化策略和持续改进的方案。

公开(公告)号：CN116889631A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202311092856.1

申请日：2023-08-29

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 陈昭媛 ,  缪长虹 ,  陈万坤 ,  张洁 ,  蒋怡 ,  高沈佳 ,  吴晗 ,  顾佳慧

IPC: A61K45/00 ,  A61K38/17 ,  A61K48/00 ,  A61K31/7088 ,  A61K9/51 ,  A61P31/00

Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种促进或激活Skp2基因表达的试剂在制备治疗脓毒症或改善脓毒症预后的药物中的应用。本发明通过动物实验表明Skp2过表达在脓毒症小鼠模型中能有效降低脓毒症小鼠的死亡率与减轻肺损伤，Skp2基因可作为脓毒症的治疗靶点，改善脓毒症预后。

公开(公告)号：CN115105595A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210620059.5

申请日：2022-06-02

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 陈万坤 ,  张浩 ,  吴启超 ,  陈昭媛 ,  李文迁 ,  顾佳慧 ,  吴晗 ,  蒋怡 ,  高沈佳

IPC: A61K45/00 ,  A61P31/04 ,  A61P11/00 ,  A61P29/00 ,  A61P25/00

Abstract: 本发明公开了NAT10基因在治疗脓毒症中的应用。本发明首先构建了脓毒症小鼠模型，通过检测发现脓毒症小鼠血液、脾脏和BALF中NAT10的表达水平显著降低；随后通过构建NAT10过表达小鼠，特异性过表达NAT10的脓毒症小鼠相比对照组小鼠提高了脓毒症小鼠的存活率并改善了肺损伤。NAT10过表达可以通过ac4C修饰稳定下游基因，I型IFN和包括IL‑6和TNF‑α的细胞因子的分泌减少。显示NAT10过表达可以通过ac4C修饰稳定mRNA的抑制细胞因子产生，减轻炎症反应，改善脓毒症预后。本发明探索了NAT10基因的新功能并为脓毒症的治疗提供了新的靶点和治疗策略。

公开(公告)号：CN115909438A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211313169.3

申请日：2022-10-25

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 缪长虹 ,  陈万坤 ,  吴晗 ,  陈昭媛 ,  蒋怡 ,  高沈佳

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空域卷积神经网络的疼痛表情识别系统，其特征在于，包括：疼痛患者面部表情视频库；视频片段预处理单元；双通道三维卷积神经网络。本发明提供了一种基于面部表情识别的疼痛表情识别的特征图谱及评估技术，将深度时空域卷积神经网络模型相结合，在基于各类疼痛特诊图谱基础上通过深度时空域卷积神经网络来搭建更为精准的疼痛表情辨识模型，克服了DCNN模型的优化训练需要大规模有标签数据集支持和各种疼痛面部表情图像数据集样本数量不足的问题，能够充分利用现有公开的大规模有标签图像数据来自动学习图像的特征表示，有效地提升疼痛程度评估的效率和精确度。