-
公开(公告)号：CN118000665B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410121867.6
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于术前检测指标的术后谵妄预测模型的训练方法及设备，该方法包括：获取多个患者的多个术前检测指标，并进行数据预处理，构建得到训练样本集；构建术后谵妄预测模型，所述术后谵妄预测模型包括并行设置的眼跳及脑电联合特征提取模块和结构化数据特征提取模块，以及用于基于所述眼跳及脑电联合特征提取模块和结构化数据特征提取模块提取的特征向量进行分类预测的特征融合预测模块；利用所述训练样本集中的数据，对所述术后谵妄预测模型进行迭代训练，得到收敛的术后谵妄预测模型。本发明解决了现有技术中无法在术前对患者的术后谵妄情况进行准确预测的问题，或由于预测指标单一，预测准确度差的问题。
-
公开(公告)号：CN117942080B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410353673.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于多模态影像组学的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估系统：系统包括：数据采集单元，用于采集待评估患者的多模态脑影像数据；影像组学特征提取单元，用于对各模态的脑影像数据标注肌萎缩侧索硬化相关脑区，并进行影像组学特征提取；特征数据筛选单元，用于对提取的影像组学特征数据进行筛选；抑郁风险评估单元，为预训练的神经网络模型，用于基于筛选得到的评估数据进行分类预测，得到待评估患者的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估结果。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估主要依靠患者的临床表现，医生和患者的主观性影响较强，且没有考虑到肌萎缩侧索硬化疾病因素对于抑郁判断的影响，导致评估准确性差的问题。
-
公开(公告)号：CN117942080A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410353673.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于多模态影像组学的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估系统：系统包括：数据采集单元，用于采集待评估患者的多模态脑影像数据；影像组学特征提取单元，用于对各模态的脑影像数据标注肌萎缩侧索硬化相关脑区，并进行影像组学特征提取；特征数据筛选单元，用于对提取的影像组学特征数据进行筛选；抑郁风险评估单元，为预训练的神经网络模型，用于基于筛选得到的评估数据进行分类预测，得到待评估患者的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估结果。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估主要依靠患者的临床表现，医生和患者的主观性影响较强，且没有考虑到肌萎缩侧索硬化疾病因素对于抑郁判断的影响，导致评估准确性差的问题。
-
公开(公告)号：CN115317747B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210899599.1
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种自动气管插管导航方法及计算机设备，属于医疗器械技术领域；本发明的气管插管导航方法包括：获取插管设备前端探头在气管内当前位置的结构光图像以及双目立体视觉图像；对所述结构光图像以及双目立体视觉图像分别进行三维重建，得到当前位置的第一三维模型和第二三维模型；对所述第一三维模型和第二三维模型进行特征点融合，得到融合后的当前位置的第三三维模型；基于所述第三三维模型，预测得到前端探头的下一步导航方向。解决了现有技术中的气管插管导航方法无法自动获取高精度的图像及位置信息，依靠医生的经验和判断进行手动或半自动操作，无法实现全自动气管插管以及由于人为因素造成误判给患者带来风险的问题。
-
公开(公告)号：CN115317747A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210899599.1
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种自动气管插管导航方法及计算机设备，属于医疗器械技术领域；本发明的气管插管导航方法包括：获取插管设备前端探头在气管内当前位置的结构光图像以及双目立体视觉图像；对所述结构光图像以及双目立体视觉图像分别进行三维重建，得到当前位置的第一三维模型和第二三维模型；对所述第一三维模型和第二三维模型进行特征点融合，得到融合后的当前位置的第三三维模型；基于所述第三三维模型，预测得到前端探头的下一步导航方向。解决了现有技术中的气管插管导航方法无法自动获取高精度的图像及位置信息，依靠医生的经验和判断进行手动或半自动操作，无法实现全自动气管插管以及由于人为因素造成误判给患者带来风险的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117643458A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410121868.0
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种多模态数据驱动的术后谵妄评估系统：所述系统包括数据采集单元、数据预处理单元和术后谵妄评估单元；数据采集单元包括眼跳追踪仪及脑电采集系统，分别用于采集待评估患者术后的眼跳数据和脑电数据；眼跳数据和脑电数据用于结合术后谵妄评估量表数据、术后认知量表数据和人口学数据对患者进行术后谵妄评估；数据预处理单元用于对采集得到的数据进行数据预处理，得到待评估患者对应的术后谵妄评估数据；术后谵妄评估单元为预训练的神经网络模型，用于基于术后谵妄评估数据进行分类预测，得到待评估患者的术后谵妄评估结果。本发明解决了现有技术中的术后谵妄评估方法受评估者主观性影响较大，评估指标单一，评估准确度差的问题。
-
公开(公告)号：CN118000665A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410121867.6
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于术前检测指标的术后谵妄预测模型的训练方法及设备，该方法包括：获取多个患者的多个术前检测指标，并进行数据预处理，构建得到训练样本集；构建术后谵妄预测模型，所述术后谵妄预测模型包括并行设置的眼跳及脑电联合特征提取模块和结构化数据特征提取模块，以及用于基于所述眼跳及脑电联合特征提取模块和结构化数据特征提取模块提取的特征向量进行分类预测的特征融合预测模块；利用所述训练样本集中的数据，对所述术后谵妄预测模型进行迭代训练，得到收敛的术后谵妄预测模型。本发明解决了现有技术中无法在术前对患者的术后谵妄情况进行准确预测的问题，或由于预测指标单一，预测准确度差的问题。
-
公开(公告)号：CN117643458B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410121868.0
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种多模态数据驱动的术后谵妄评估系统：所述系统包括数据采集单元、数据预处理单元和术后谵妄评估单元；数据采集单元包括眼跳追踪仪及脑电采集系统，分别用于采集待评估患者术后的眼跳数据和脑电数据；眼跳数据和脑电数据用于结合术后谵妄评估量表数据、术后认知量表数据和人口学数据对患者进行术后谵妄评估；数据预处理单元用于对采集得到的数据进行数据预处理，得到待评估患者对应的术后谵妄评估数据；术后谵妄评估单元为预训练的神经网络模型，用于基于术后谵妄评估数据进行分类预测，得到待评估患者的术后谵妄评估结果。本发明解决了现有技术中的术后谵妄评估方法受评估者主观性影响较大，评估指标单一，评估准确度差的问题。
-
公开(公告)号：CN115602320B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211597687.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H30/20 , G16H10/60 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种困难气道评估方法和系统，所述系统包括依次连接的诊断数据获取单元、影像学诊断数据标注单元和预测单元；诊断数据获取单元用于获取评估对象的影像学诊断数据和第一数字型诊断数据；影像学诊断数据标注单元用于对影像学诊断数据进行有效区块标注并提取困难气道相关指标；基于困难气道相关指标和第一数字型诊断数据得到第二数字型诊断数据；预测单元用于接收有效区块标注后的影像学诊断数据和第二数字型诊断数据，通过预先训练的困难气道评估模型进行预测，得到困难气道评估结果。本发明解决了现有技术中在进行困难气道评估时采用的数据不够全面，无法进行综合评估，导致评估不准确的问题。
-
公开(公告)号：CN115252992B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210899630.1
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种基于结构光立体视觉的气管插管导航系统，包括光源模块、气管识别模块、数据处理模块和控制模块；光源模块包括光源、光纤和滤波片，用于为导管探头的当前位置投射结构光、红外光或可见光；气管识别模块包括第一摄像头模块和第二摄像头模块，设置于导管探头内，用于获取气管内的图像；数据处理模块用于对获取的气管内的图像进行融合处理，并基于融合处理后得到的图像，利用预先训练的图像识别模型判定下一步导航方向；控制模块与导管探头连接，用于驱动导管探头根据下一步导航方向引导导管探头移动。解决了现有技术中的气管插管导航系统需要依靠医生的经验和判断进行手动或半自动操作，无法实现全自动气管插管的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.035 seconds)
