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公开(公告)号：CN119238469A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411456324.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明公开了一种外骨骼机器人及其异常检测方法、装置和介质。该方法包括：检测外骨骼机器人的关节部位在动作周期内的实际压力数据；确定异常检测卡控线；基于动作周期内的实际压力数据，通过动态时间调整算法求出最小累计距离，判断最小累计距离是否超出异常检测卡控线，若多个动作周期内，最小累计距离超出异常检测卡控线达到预设次数，则进行异常报警。本发明能够实现外骨骼机器人的实时、智能化检测。
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公开(公告)号：CN115101186B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210879331.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G16H40/20 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06V30/14
Abstract: 本发明涉及智能信息管理技术领域，一种基于大数据的医院就诊信息管理方法及装置，包括：获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单并提取就诊科室字段，按所述就诊科室字段聚类规范就诊信息单，接收查询患者检验检查信息指令，链接所述以患者身份证号为索引的就诊信息单，提取患者检验检查信息，生成所述患者检验检查汇总信息单，接收管理患者就诊信息指令，基于所述聚类规范就诊信息单，计算得到病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值并进行可视化，以实现医院就诊信息管理。本发明可解决各医院信息系统存在患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。
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公开(公告)号：CN117351218B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311646973.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06V10/34 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种炎症性肠病病理形态学特征隐窝拉伸图像识别的方法，包括步骤：将隐窝的历史显微图像设置标签，标签包括是隐窝拉伸图像和不是隐窝拉伸图像，得到数据集；建立卷积神经网络模型；设置损失函数并使用所述数据集训练所述卷积神经网络模型，得到最优模型，响应于新拍摄的显微图像，根据最优模型，生成隐窝拉伸的图像分类结果。本申请能够快速识别隐窝拉伸图像，辅助医生准确判断炎症肠隐窝拉伸现象，提高了判断的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN115101186A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210879331.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G16H40/20 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06V30/14
Abstract: 本发明涉及智能信息管理技术领域，一种基于大数据的医院就诊信息管理方法及装置，包括：获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单并提取就诊科室字段，按所述就诊科室字段聚类规范就诊信息单，接收查询患者检验检查信息指令，链接所述以患者身份证号为索引的就诊信息单，提取患者检验检查信息，生成所述患者检验检查汇总信息单，接收管理患者就诊信息指令，基于所述聚类规范就诊信息单，计算得到病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值并进行可视化，以实现医院就诊信息管理。本发明可解决各医院信息系统存在患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131038B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411625043.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明提供一种识别炎症性肠病结肠黏膜表面绒毛化方法及装置，涉及图像数据处理技术领域，其方法包括：基于结肠活检组织的病理切片染色图的灰度图像，确定所述病理切片染色图中各像素点位于背景区域的第一可能性；基于所述第一可能性计算和所述灰度图像的纹理特征所述各像素点位于所述病理切片染色图的低质模糊区域的第二可能性；基于所述第二可能性在对所述病理切片染色图开运算的过程中调整结构元的尺寸；根据尺寸调整后的所述病理切片染色图对结肠黏膜表面绒毛化程度进行识别。本发明通过调节结构元在低质模糊区域的尺寸，以有效去除低质模糊区域，更加准确的识别炎症性肠病结肠黏膜表面绒毛化程度。
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公开(公告)号：CN119131038A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411625043.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明提供一种识别炎症性肠病结肠黏膜表面绒毛化方法及装置，涉及图像数据处理技术领域，其方法包括：基于结肠活检组织的病理切片染色图的灰度图像，确定所述病理切片染色图中各像素点位于背景区域的第一可能性；基于所述第一可能性计算和所述灰度图像的纹理特征所述各像素点位于所述病理切片染色图的低质模糊区域的第二可能性；基于所述第二可能性在对所述病理切片染色图开运算的过程中调整结构元的尺寸；根据尺寸调整后的所述病理切片染色图对结肠黏膜表面绒毛化程度进行识别。本发明通过调节结构元在低质模糊区域的尺寸，以有效去除低质模糊区域，更加准确的识别炎症性肠病结肠黏膜表面绒毛化程度。
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公开(公告)号：CN119092097A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152350.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态的乳腺癌危险分层模型的构建方法及装置、预测方法，其中的方法首先获取包括细胞学诊断数据和超声影像数据的多模态数据；然后分别进行预处理，并划分为训练集和验证集；接着搭建细胞学诊断数据深度学习模型和超声影像数据深度学习模型，最后基于细胞学诊断数据深度学习模型和超声影像数据深度学习模型，构建基于多模态的乳腺癌危险分层模型，本发明的方法，对于图像模态使用调整后的VGG16网络，对于文本模态使用多个隐藏层组成的卷积神经网络，不仅可以学习文本特征还可以学习图像特征，两种特征向量进行融合后形成一个特征池，最终可以得到预测的分类结果，可以大大提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118269148A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410379363.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本申请涉及一种外骨骼机器人动态边缘卡控的预警装置及预警方法，涉及外骨骼机器人安全技术领域，第一方面，本申请公开一种外骨骼机器人动态边缘卡控的预警装置，预警装置设置于外骨骼机器人的关节位，预警装置包含：多个传感器，用于实时采集所处关节位的多个参数；边缘计算单元，用于事先设置对应各个参数的动态预警区间，还用于实时接收所有传感器的参数，并将多个参数与各自的动态预警区间进行比对；蜂鸣器，用于发出报警。本申请还公开一种外骨骼机器人动态边缘卡控的预警方法。本申请的预警装置及预警方法，对传感器数据进行动态边缘卡控的方式进行精确预警，大大提高了准确性和安全性。
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公开(公告)号：CN117351218A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311646973.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06V10/34 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种炎症性肠病病理形态学特征隐窝拉伸图像识别的方法，包括步骤：将隐窝的历史显微图像设置标签，标签包括是隐窝拉伸图像和不是隐窝拉伸图像，得到数据集；建立卷积神经网络模型；设置损失函数并使用所述数据集训练所述卷积神经网络模型，得到最优模型，响应于新拍摄的显微图像，根据最优模型，生成隐窝拉伸的图像分类结果。本申请能够快速识别隐窝拉伸图像，辅助医生准确判断炎症肠隐窝拉伸现象，提高了判断的准确率和效率。
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