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公开(公告)号：CN114663699B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210220386.1
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/90 , G16H50/20 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法，包括识别伤口损伤组织类型的方法和预测伤口愈合时间的方法，其特征在于：所述识别伤口损伤组织类型的方法主要在于训练精准地识别伤口损伤的组织类型的机器学习模型。本发明的一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法，能够精准识别伤口损伤组织类型，能够有助于临床诊断，同时能够摆脱以往依据医生经验判断的方式，能够帮助经验不足的医生依然能够精准地判断伤口组织类型，同时判断过程更加快速便捷，能够精准预测伤口愈合时间，一方面能够帮助经验不足的医生进行判断，另一方面能够让病人时刻了解自己的病情情况。
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公开(公告)号：CN115579127A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211221832.7
申请日：2022-10-08
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/20 , G06V30/18 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种构建慢阻肺预测模型的方法、系统、设备及存储介质，本方法通过计算获得支气管舒张报告数据中的缺失值，对支气管舒张报告数据中的缺失值进行填充，获得完整的支气管舒张报告数据；匹配完整的支气管舒张报告数据对应的诊断标签；对完整的支气管舒张报告数据进行稀疏特征筛选；获取预选择的多个基础模型，并对每个基础模型进行参数调优，获得多个调优基础模型；将支气管舒张稀疏特征和诊断标签作为第一数据集，并向第一数据集中的每个数据加入拉普拉斯噪声；选择排名靠前的预设数量的调优基础模型；基于排名靠前的预设数量的调优基础模型，构建慢阻肺预测模型。本发明能够提高模型的鲁棒性，提高模型预测的精确度。
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公开(公告)号：CN116561627B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310530122.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及医疗人工智能领域，公开了一种用于确定胚胎移植类型的方法、装置、处理器及存储介质。方法包括：将第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据其中一者、目标男性患者和目标女性患者的体格特征数据输入至训练好的单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一妊娠率，第一妊娠率对应单胚胎移植类型；将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率，第二妊娠率对应双胚胎移植类型；将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标胚胎移植类型。为医务人员和男女患者的决策提供科学客观的建议与保障，胚胎移植类型选取时更合理。
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公开(公告)号：CN115239715A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211154439.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/69
Abstract: 本发明公开了一种囊胚发育结果预测方法、系统、设备及存储介质，本方法通过获取训练数据集；获取每张胚胎发育图像中的训练细胞数量特征、训练均匀程度特征和训练碎片化程度特征；将细胞数量特征、均匀程度特征和碎片化程度特征进行组合，获得训练组合特征；构建XGBoost预测模型；通过训练数据集对XGBoost预测模型进行训练，获得训练好的XGBoost预测模型；将具有细胞数量特征、均匀程度特征、碎片化程度特征以及组合特征的目标胚胎发育图像输入至训练好的XGBoost预测模型中进行预测，获得预测的囊胚发育结果和目标胚胎发育图像中对应特征的重要性排序。本发明能够提高预测囊胚发育结果的准确率。
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公开(公告)号：CN114913045A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210555457.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 中南大学湘雅医院 , 湖南鸿鸬智能科技有限公司
IPC: G06Q50/22 , G16H50/30 , G06F40/279 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种精确老龄评估的方法，包括：获取老人基本信息，并将信息上传系统；根据标准量表信息，对老人信息进行预处理，形成评估问答量表组；判断评估问答量表组中的机制；形成评估结果，并对评估结果跟进和持续更新。本发明所述的一种精确老龄评估的方法，通过对老人基本信息和老龄评估量表提取关键字，使用自然语音处理技术，简化量表填写过程，形成合理的评估方式，加快评估的效率，通过设计多张量表中的联动和互斥机制，结合老人基本信息，以及患者的关联病情，避免一问到底的情况，提高评估准确性，且结合智能穿戴设备采集方式可以反哺评估结果，不断自动更新评估量表内容，减少再次评估时的工作量，形成自动更新机制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114627067B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210220853.0
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T5/90 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的伤口面积测量及辅助诊疗方法，包括包括建立数据集模块，图像识别模块，图像增强模块，图像分割和轮廓提取模块，面积计算模块。本发明的一种基于图像处理的伤口面积测量及辅助诊疗方法，通过图像处理的方法，具体是伤口纹理的边缘检测，计算面积相当于图像的像素级别，结果更加精准，方法中的图像识别模块，在准确识别伤口类型后，能够进一步识别伤口是否为复合型伤口，且是哪几种伤口的复合型表现，足够准确的识别结果能够为临床用药护理提供有效的参考。
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公开(公告)号：CN116403288A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310478121.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种运动姿态的识别方法、识别装置及电子设备。该方法包括：在同一时刻获取多个人在多个视角下的图像，识别出多个图像中每个人的边界框，并根据边界框对每个图像进行匹配，接着根据匹配的结果进行校验，在边界框通过校验后，识别确定每个人的姿态信息。该过程通过获取多个人在多个视角下的多个图像，进而识别每个人在图像中的边界框，通过边界框确定每个人的姿态信息，提高了在多人多视角下姿态识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115239715B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211154439.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/69
Abstract: 本发明公开了一种囊胚发育结果预测方法、系统、设备及存储介质，本方法通过获取训练数据集；获取每张胚胎发育图像中的训练细胞数量特征、训练均匀程度特征和训练碎片化程度特征；将细胞数量特征、均匀程度特征和碎片化程度特征进行组合，获得训练组合特征；构建XGBoost预测模型；通过训练数据集对XGBoost预测模型进行训练，获得训练好的XGBoost预测模型；将具有细胞数量特征、均匀程度特征、碎片化程度特征以及组合特征的目标胚胎发育图像输入至训练好的XGBoost预测模型中进行预测，获得预测的囊胚发育结果和目标胚胎发育图像中对应特征的重要性排序。本发明能够提高预测囊胚发育结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116403288B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310478121.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种运动姿态的识别方法、识别装置及电子设备。该方法包括：在同一时刻获取多个人在多个视角下的图像，识别出多个图像中每个人的边界框，并根据边界框对每个图像进行匹配，接着根据匹配的结果进行校验，在边界框通过校验后，识别确定每个人的姿态信息。该过程通过获取多个人在多个视角下的多个图像，进而识别每个人在图像中的边界框，通过边界框确定每个人的姿态信息，提高了在多人多视角下姿态识别的准确率。
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