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公开(公告)号：CN119131017A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411596293.4
申请日：2024-11-11
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供了一种结直肠息肉识别分类方法、系统、电子设备及存储介质，涉及息肉识别分类领域。该方法包括：通过内窥镜设备获取患者结直肠区域的多源图像，并对图像质量进行评估和增强处理。然后，提取派生图像，与增强后的多源图像一起进行标准化，得到目标图像。接着，对目标图像进行多尺度特征提取和息肉区域检测，得到息肉区域图像。再将息肉区域图像输入轮廓分割模型，得到息肉轮廓图像，并提取息肉特征数据。最后，将息肉特征数据和患者临床信息输入预测模型，得到息肉病变风险概率值。通过上述方法提高结直肠息肉识别分类的准确度。
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公开(公告)号：CN118887409A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN118154332B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410578436.2
申请日：2024-05-11
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06Q40/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q10/067
Abstract: 本发明提出一种医保超支实时监测管理方法及系统，包括：数据采集模块、运营指标计算及筛选模块、模型构建模块、超支结果输出模块和策略支持模块。所述策略支持模块将赋予了时间函数值的运营指标的最佳数值范围作为科室医保超支的辅助决策，科室可以在每个月不同的时间段根据策略支持模块提供的运营指标的最佳数值范围调整医疗业务数据，可以适应科室在面临一个医保结算周期末的调整压力，并且可以将医保超支调整适配到不同的日期，更加合理的实现医保策略调整。这种方式有针对性地制定调控措施和政策；同时加入时间因素，根据时间变量增加对指标的控制强度，月底时对超支的控制更加严格。
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公开(公告)号：CN117877753B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410276632.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G16H50/80 , G06F16/2458 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及监控预警的技术领域，尤其是涉及基于多元数据的大流行病的监控方法、系统、设备和介质，方法包括：基于交通流量数据、污水病原体数据、社交媒体数据与传统流行病监测数据进行特征相关性分析，确定多元数据集。然后，基于多元数据集和传统流行病监测数据分别进行爆发点检测，并基于多个第一爆发点和多个第二爆发点进行跨度计算，得到预测跨度，针对性的计算出一个适合本次大流行病预测的预测跨度，提升了大流行病预测的精准性。最终，基于多元数据集和预测跨度，利用集成预测模型进行大流行病趋势预测，得到大流行病的预测监控数据，预测监控数据便于对大流行病进行精准预警。
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公开(公告)号：CN117877753A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410276632.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G16H50/80 , G06F16/2458 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及监控预警的技术领域，尤其是涉及基于多元数据的大流行病的监控方法、系统、设备和介质，方法包括：基于交通流量数据、污水病原体数据、社交媒体数据与传统流行病监测数据进行特征相关性分析，确定多元数据集。然后，基于多元数据集和传统流行病监测数据分别进行爆发点检测，并基于多个第一爆发点和多个第二爆发点进行跨度计算，得到预测跨度，针对性的计算出一个适合本次大流行病预测的预测跨度，提升了大流行病预测的精准性。最终，基于多元数据集和预测跨度，利用集成预测模型进行大流行病趋势预测，得到大流行病的预测监控数据，预测监控数据便于对大流行病进行精准预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117056882A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311314085.6
申请日：2023-10-11
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G06F21/30 , G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06Q50/22
Abstract: 本申请公开了一种安全访问管理自动审批方法及系统，所述方法包括：获取访问申请单中的特征数据；将特征数据输入风险评估模型进行风险评估，获得评估等级；根据评估等级创建登录账号与登录密码发送至访问设备或向访问设备发送驳回访问信息；获取申请人登录账号后的实时操作行为信息，根据申请人操作权限对实时操作行为进行风险评估，获得评估结果；根据评估结果批准当前操作行为或回收登录账号并向访问设备发送当前操作行为违规警示信息。本申请能够实现访问行为的自动审批，保障访问的医院信息系统的安全性，完成访问过程的闭环管理。
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公开(公告)号：CN116542401B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310818693.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q40/08 , G06Q50/22
Abstract: 本发明提出一种住院诊疗服务单元的医保超支预测方法与系统，包括：数据采集模块、运营指标分组及计算模块、运营指标筛选模块、模型构建模块、模型在线评估及调整模块和超支结果输出模块，以提供一种及时、稳定、可靠的方法来帮助住院诊疗服务单元管理者管控医保超支情况，从而有助于提高住院诊疗服务单元服务的质量和效率。本发明能够及时、稳定、可靠地提供住院诊疗服务单元的医保超支情况，从而有助于提高住院诊疗服务单元服务的质量和效率。
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公开(公告)号：CN115050479B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210378683.9
申请日：2022-04-12
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种多中心研究的数据质量评价方法、系统及设备，包括：数据上报模块；数据预处理模块；多中心数据校正模块；数据质量符合性检测模块：比对数据质量标准符合情况并输至评价结果报告模块，生成各中心的数据质量评价报告结果；以及数据质量标准智能推荐模块，数据质量标准智能推荐模块由用户调取，以数据质量标准知识库的数据质量标准为初始值，按照约束优化方法进行参数指标项数值的最优选择，并输出推荐标准，该推荐标准返回数据质量符合性检测模块进行符合性检测，满足符合性检测的则存储入数据质量标准知识库对标准知识库进行更新。本发明解决现有多中心数据评价标准缺乏应用数据支持，与实际情况偏差较大，过多依赖专家评价等问题。
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公开(公告)号：CN115393353A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211324420.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
Abstract: 本发明提出一种医学影像数据质量监测管理方法及系统，通过综合评估医学影像设备成像产生的业务数据，以及医学影像设备自身的运行数据，对医学影像的数据质量实施全方位的监测，并及时评估风险，避免由于设备带病运行导致的医学影像数据质量不合格而产生的医疗诊断风险。本发明根据监测预警信息大数据进一步指导质量控制管理，建立起从医学影像数据采集、分析处理到质量控制的闭环管理流程，结合数据质量定量指标测定持续提高医学影像数据质量管理水平，减少医学影像检查机构因为数据质量不达标导致的诊断出错，也为行政等管理部门推进医学影像同质化检查工作提供所需的数据质量监督管理方法，具有良好的社会意义与实用价值。
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公开(公告)号：CN115251889A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210848075.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
Abstract: 本发明涉及一种功能磁共振影像动态连接网络特征描述方法，包括以下步骤：（1）获得被试的功能磁共振影像数据；（2）数据预处理；（3）进行脑图谱分区，获得各脑区时间序列信号；（4）构造动态连接矩阵，表征被试时间序列的两个脑区之间的相关性关系，计算每两个脑区之间的功能相互作用特征，逐个计算两两脑区关系；（5）构建健康人群的动态连接矩阵库，获得健康人群的大脑不同区域之间的连接矩阵的取值范围作为先验知识；（6）被试的动态连接矩阵中脑区的相关性与健康人群先验知识进行比较计算，生成个体异常连接变化模式，连接变化模式定义为三种模态。本发明采用个体的脑连接异常变化模式计算方法，用于刻画个体的脑连接异常变化情况。
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