公开(公告)号：CN119108082A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411212224.9

申请日：2024-08-30

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 胡杰 ,  郭宇 ,  邹翔 ,  盛致远

IPC: G16H20/40 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明提供了一种神经外科非计划二次手术风险的评估模型及其评估方法，所述评估模型包括从0～100呈平均分布的评分对照线，与评分对照线水平对齐的年龄对照线、疾病类型对照线、手术持续时间对照线，所述评估模型还包括从0～240呈平均分布的总风险评估对照线，线性预测对照线以及与所述总风险评估对照线、线性预测对照线分别映射的风险系数对照线。本发明通过识别高风险因素，可以提前采取有效的预防措施，降低非计划二次手术的发生率，从而显著提高患者的整体安全性，此外，提前预测和减少非计划二次手术的需求，有助于医疗机构更有效地管理和分配有限的医疗资源，降低医疗成本，并提升医疗服务的效率。

公开(公告)号：CN119399763A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411454563.8

申请日：2024-10-17

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 邹翔 ,  陈亮 ,  盛致远 ,  蒋琮林

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种细胞图像识别方法、装置、系统、计算机设备和介质。所述方法包括：接收图像采集装置发送的待测细胞图像；所述待测细胞图像是内窥镜视野中活体组织的实时图像，所述图像采集装置与所述内窥镜连接；基于所述待测细胞图像，通过训练好的细胞图像识别模型获得所述待测细胞图像的识别结果；所述识别结果包括细胞类别和细胞位置；其中，所述细胞图像识别模型以yolo网络为基础，且将GhostNet特征提取网络作为主干网络。采用上述方法能够快速进行图像分析，特别适应于手术时对目标区域是否存在肿瘤病变的快速诊断。