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公开(公告)号：CN115985387A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310025368.2
申请日：2023-01-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法。一种基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法，该方法包括circRNA与疾病的特征构建，circRNA与疾病的多特征融合，多层协同注意力表征学习，基于协同过滤的模型训练与关系预测4个阶段。本方法在已有的特征描述符基础上，构造中心网络上的传播机制，对circRNA与疾病间的交互作用进行深层挖掘，使circRNA‑疾病关系网络得到充分利用。在特征抽取与构造过程中，本方法通过全局捕获隐藏在circRNA‑疾病关系网络中的关键协作信号，利用交互信息弥补了特征提取阶段嵌入构造不充分的缺陷。
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公开(公告)号：CN116206105A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310025149.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能医疗计算机辅助诊断应用领域，涉及一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法。该方法包括特征提取模型、融合模块和多视角协同学习，其中特征提取模型分为两个分支，其一是利用DeiT‑Small提取全局特征信息，建立每个像素之间的关联；其二是利用HardNet‑MSEG提取局部特征信息，获取更多的低级细节信息。本发明为了提高小目标结肠息肉图像的分割精度，基于公开的结肠息肉图像数据集和最初的深度学习单分支分割方法，提出一种深度学习技术相融合的方法，并使用多视角协同学习增强结肠息肉分割。相较于改进前的利用单个深度学习方法提取的特征更丰富，弥补了单一分支的信息遗漏缺陷。
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公开(公告)号：CN118383730B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410867112.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: A61B5/00 , A61B5/349 , A61B5/374 , A61B5/11 , G16H50/30 , G16H80/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种癫痫发作预警方法、系统、电子设备及存储介质，涉及风险评估技术领域。在该方法中，通过滤波器去除第一脑电图信号和第一心电图信号中的噪声干扰，得到第二脑电图信号和第二心电图信号；对第一运动数据进行标准化处理，得到第二运动数据；从第二脑电图信号中提取脑电图信号特征，从第二心电图信号中提取心电图信号特征，从第二运动数据中提取运动数据特征；基于脑电图信号特征、心电图信号特征以及运动数据特征，得到癫痫发作预测分数；判断癫痫发作预测分数是否大于或等于预设预警阈值；当癫痫发作预测分数大于或等于预设预警阈值时，确定存在癫痫发作风险。实施本申请的技术方案，可以提高癫痫发作概率预测的准确程度。
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公开(公告)号：CN118383730A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410867112.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: A61B5/00 , A61B5/349 , A61B5/374 , A61B5/11 , G16H50/30 , G16H80/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种癫痫发作预警方法、系统、电子设备及存储介质，涉及风险评估技术领域。在该方法中，通过滤波器去除第一脑电图信号和第一心电图信号中的噪声干扰，得到第二脑电图信号和第二心电图信号；对第一运动数据进行标准化处理，得到第二运动数据；从第二脑电图信号中提取脑电图信号特征，从第二心电图信号中提取心电图信号特征，从第二运动数据中提取运动数据特征；基于脑电图信号特征、心电图信号特征以及运动数据特征，得到癫痫发作预测分数；判断癫痫发作预测分数是否大于或等于预设预警阈值；当癫痫发作预测分数大于或等于预设预警阈值时，确定存在癫痫发作风险。实施本申请的技术方案，可以提高癫痫发作概率预测的准确程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116089859A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310025370.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能癫痫检测领域，涉及基于多尺度特征融合构建多视角及协同学习的癫痫检测方法。该方法在时域、频域、时频域三种视角的基础上首先进行深度学习得到深度多视角特征集。本发明进一步通过基于深度多视角特征集构建全局多尺度融合网络来学习三个深度视角的全局融合视角，以及对各视角进行局部强化的全局融合多尺度融合网络。基于上述多尺度融合网络，将抽取出四个视角：即一个一般化全局融合视角和三个局部强化的全局融合视角，并连同前述三视角深度特征集共获得七个深度特征视角。本发明较之于传统的分类器，该分类器即具有多视角，最终得到一个具有高泛化性和较好透明性的癫痫检测模型，可以更有效地提升检测精度。
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公开(公告)号：CN115364090A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211133733.3
申请日：2022-09-16
Applicant: 江南大学
IPC: A61K31/352 , A61P25/08 , A61P25/28
Abstract: 本发明公开了一种槲皮素在制备癫痫所导致的认知功能受损的药物中的应用。所述的槲皮素能够减少谷氨酸的带来的神经兴奋毒性，提高细胞活性。本发明首先通过临床实验证明了癫痫所致神经元的死亡与神经元的铁死亡密切相关，接着通过动物学实验和细胞学实验，来证明槲皮素可以通过调节神经元的铁死亡来保护神经元以此达到治疗癫痫所致的认知功能障碍。
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公开(公告)号：CN114306312A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111681355.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了重组人生长激素在制备治疗22q13缺失综合征的药物中的新用途。本发明采用经典评价22q13缺失综合征的患者，采用临床上广泛验证过其评价效果的中国版本盖尔赛发育诊断量表来评价药物对患者发育迟缓的改善作用，采用临床上广泛验证过其疗效的中国版本异常行为量表来评价药物对患者异常行为的改善。采用调查问卷形式来评价药物可能出现的副作用。同时采用经典的免疫荧光法来测定患者外周血样来评价药物对患者体内的类胰岛素生长因子受体3(IGFBP‑3)及IGF‑1浓度的影响。结果表明重组人生长激素可以通过下游调节IGFBP‑3浓度进而提升IGF‑1的浓度来达到治疗的效果。
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公开(公告)号：CN210844986U
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201920726401.3
申请日：2019-05-21
Applicant: 江南大学附属医院(无锡市第四人民医院)
IPC: A61N1/39
Abstract: 本实用新型公开了一种除颤装置及系统，涉及医疗器械技术领域，其中，上述除颤装置包括：心率监测器、红外扫描仪、中央处理器、脉冲产生电路和除颤电极片，上述心率监测器和红外扫描仪均与中央处理器相连，中央处理器、脉冲产生电路和除颤电极片依次相连，使用时，心率监测器获取患者的心率，红外扫描仪采集患者的面部特征，中央处理器根据心率和面部特征查找相匹配的电流值，脉冲产生电路按照电流值生成脉冲电流，这样，除颤电极片在被放置到患者身上时通过脉冲电流对患者进行除颤，与现有的除颤仪相比，省去了医护人员手动调节脉冲电流大小的过程，采集患者的状态后能够方便快捷的对其进行施救。
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公开(公告)号：CN211157318U
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201920888944.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 江南大学附属医院(无锡市第四人民医院)
Abstract: 本实用新型公开了一种儿科治疗医药分药盒，属于医药分药盒领域，一种儿科治疗医药分药盒，包括分药盒体，分药盒体的中部设置有筒体，筒体的外侧均布设置有分隔板，分药盒体的上端通过螺纹连接有盒盖，分药盒体的中部安装有马达，筒体的上端通过螺纹连接有紧固座，紧固座的下端与马达接触，紧固座的中部设置有通槽，马达的下端设置有转轴，转轴的外侧通过螺纹连接有连接套，它在分药盒体内安装马达，且在马达下部设计连接套和粉碎刀，通过在分药盒体下端安装壳体，构成了药粒粉碎机构，便于对儿童医药进行粉碎，方便对儿童进行喂药，而且分药盒体内设置分隔板，通过盒盖和橡胶圈可以将医药分隔开，避免医药弄混。
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