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公开(公告)号：CN118072958B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410337139.9
申请日：2024-03-22
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F16/36 , G06N5/025 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种糖尿病风险预估优化系统，其包括多模型构建模块和风险预估优化模块，多模型构建模块包括深度学习模型构建单元、图谱模型构建单元和神经网络模型构建单元，风险预估优化模块包括图谱模型填充单元、特征向量提取单元、数量判断单元、风险预估单元、优化判断单元和特征向量优化单元。
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公开(公告)号：CN118072958A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410337139.9
申请日：2024-03-22
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F16/36 , G06N5/025 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种糖尿病风险预估优化系统，其包括多模型构建模块和风险预估优化模块，多模型构建模块包括深度学习模型构建单元、图谱模型构建单元和神经网络模型构建单元，风险预估优化模块包括图谱模型填充单元、特征向量提取单元、数量判断单元、风险预估单元、优化判断单元和特征向量优化单元。
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公开(公告)号：CN118919082A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410921345.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: G16H50/50 , G16H50/70 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种术后深静脉血栓预测模型建立方法、装置、设备及介质，涉及深静脉血栓预测技术领域，该方法包括包括：获取术后发生深静脉血栓的多个数据样本；每个数据样本均包括多个危险因素；基于多个所述数据样本，确定各危险因素对术后发生深静脉血栓的重要程度；根据各危险因素对术后发生深静脉血栓的重要程度，从多个危险因素提取特征因素；提取的特征因素的数量小于危险因素的数量；将各数据样本中特征因素作为输入，是否发生术后发生深静脉血栓作为输出训练神经网络模型，得到术后深静脉血栓预测模型；所述神经网络模型为在卷积神经网络的基础上结合了多尺度特征融合模块和通道自注意力模块的神经网络，本申请可提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN117747121A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311757132.4
申请日：2023-12-19
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的糖尿病风险预估系统，其包括学习模型构建模块、属性信息识别抽取模块、有向图模型构建模块、节点信息识别抽取模块、特征向量提取模块和网络模型构建模块，构建糖尿病深度学习模型、不同糖尿病类型对应的糖尿病类型有向图模型和糖尿病类型神经网络模型，利用此多模型的配合可以预测出待预估患者是否患有某一种类型糖尿病的风险。
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公开(公告)号：CN119067240B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411213418.0
申请日：2024-08-30
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: G06Q10/02 , G16H40/20 , G06Q10/063
Abstract: 本发明基于区块链和深度学习的待检患者预约方法：S1、获取待检患者的含有基本信息、待检项目及可等待检查医生估计时间的待检信息，判断区块链中是否含有待检患者对应区块，若是进入S2，若否进入S4；S2、将待检患者对应区块中信息输入深度神经网络模型中输出病情紧急程度并分析出待检项目的可等待检查模型估计时间；S3、比较可等待检查医生估计时间和可等待检查模型估计时间，最小值作为可等待检查时间，进入S6；S4、基于基本信息在区块链中构建待检患者对应区块；S5、将可等待检查医生估计时间作为可等待检查时间，进入S6；S6、在可等待检查时间内预约，将待检患者的可等待检查时间和预约信息上链并推送预约信息，预约结束。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119067240A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411213418.0
申请日：2024-08-30
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: G06Q10/02 , G16H40/20 , G06Q10/063
Abstract: 本发明基于区块链和深度学习的待检患者预约方法：S1、获取待检患者的含有基本信息、待检项目及可等待检查医生估计时间的待检信息，判断区块链中是否含有待检患者对应区块，若是进入S2，若否进入S4；S2、将待检患者对应区块中信息输入深度神经网络模型中输出病情紧急程度并分析出待检项目的可等待检查模型估计时间；S3、比较可等待检查医生估计时间和可等待检查模型估计时间，最小值作为可等待检查时间，进入S6；S4、基于基本信息在区块链中构建待检患者对应区块；S5、将可等待检查医生估计时间作为可等待检查时间，进入S6；S6、在可等待检查时间内预约，将待检患者的可等待检查时间和预约信息上链并推送预约信息，预约结束。
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公开(公告)号：CN118614909A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410821519.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明涉及一种踝泵运动监测评估系统，属于康复治疗技术领域，其包括：一个或多个采集单元、处理单元和运动单元。根据患者的个人信息针对患者两只脚分别生成相应踝泵运动方案的处理单元能够在踝泵运动方案中设置有第一预期目标和第二预期目标，运动单元配置的第一辅助部件能够引导患者的足部运动以至少达到第一预期目标，并使得患者能够基于第一辅助部件的引导而主动地或被动地完成第二预期目标，其中，处理单元能够利用第一采集单元获取的与第一辅助部件的局部所受的压力分布情况相关的数据信息判断患者是否达到第一预期目标、患者是否具有完成第二预期目标的主观能动性和/或是否需要对患者是否达到第二预期目标进行监测。
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公开(公告)号：CN119385732A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411594291.1
申请日：2024-11-09
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明涉及血管支架技术领域，且公开了一种用于血管支架的植入装置，包括盒体，所述盒体上设置有消毒机构，所述消毒机构包括转轴、旋钮、放置盘、固定杆、转筒、UVC杀菌灯；所述转轴通过轴承贯穿盒体的背面，所述旋钮固定连接在转轴的一端，所述放置盘固定套设在转轴的外壁上，所述固定杆固定连接在盒体的内壁上，所述转筒通过轴承与固定杆转动连接，所述UVC杀菌灯的数量为两个，两个所述UVC杀菌灯对称设置在转筒的内壁上。本发明通过设置盒体和盒盖能对导管进行存放，避免在运输过程中造成二次感染，从而影响手术的成功率，通过设置UVC杀菌灯能对盒体内部的导管进行快速杀菌消毒，从而提高血管支架植入的成功率。
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公开(公告)号：CN117747121B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311757132.4
申请日：2023-12-19
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的糖尿病风险预估系统，其包括学习模型构建模块、属性信息识别抽取模块、有向图模型构建模块、节点信息识别抽取模块、特征向量提取模块和网络模型构建模块，构建糖尿病深度学习模型、不同糖尿病类型对应的糖尿病类型有向图模型和糖尿病类型神经网络模型，利用此多模型的配合可以预测出待预估患者是否患有某一种类型糖尿病的风险。
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公开(公告)号：CN118135647A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410062596.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本方案给出一种下肢动脉搏动检查操作的示教及考核系统，包括：足部模型，其能够模拟人体足部，能够模拟下肢动脉搏动，图像采集单元，其能够采集医护人员进行下肢动脉搏动检查操作的图像信息，处理器，其与图像采集单元通信连接，以接受采集的图像信息，至少两个图像采集单元被配置为分别以不同的取像角度获取医护人员进行下肢动脉搏动检查操作的图像信息，处理器以图像融合的方式合并至少两份图像信息，并基于合并后的信息提取与操作手势有关的骨骼点，处理器基于骨骼点以及骨骼点连线而成的骨骼线与预存的标准手势进行比较，以输出手势是否正确的结果。本方案以骨骼点采集精确考核人员检查下肢动脉的动作是否合格。
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