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公开(公告)号：CN118452821A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410538216.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 复旦大学附属儿科医院 , 复旦大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , G16H50/30 , G06F18/25 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的儿童疼痛多模态数据融合评估方法，使用了儿童疼痛的面部表情视频、姿态动作视频、哭泣音频和生理指标四种模态对儿童疼痛进行评估。比较了单模态和多模态儿童疼痛评估性能，与单模态相比，使用多模态儿童疼痛数据捕获了疼痛的动态变化，整体性能得到显著的提升。提出的多模态深度学习方法可以作为人工评估的可行替代方案，为临床、护理点测试和家庭的全自动疼痛检测提供一种可行的方法。
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公开(公告)号：CN118551745A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410601569.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属儿科医院
IPC: G06F40/186 , G06Q50/20 , G06F40/284
Abstract: 本发明提出了一种基于知识增强的大型语言模型的选择题库自动生成方法。此方法的高效地结合了专业的医学教材内容与自动化技术，确保生成的医学选择题不仅准确、相关，而且具有教育和评估的实际价值。通过智能化的文本处理和关键词提取，以及专业知识库的利用，该系统显著提高了医学教育材料制备的效率和质量，同时为医学生提供个性化和挑战性强的学习材料。
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公开(公告)号：CN118551254A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410601359.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属儿科医院
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G16H50/20 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于transformer与图文数据的儿童社区获得性肺炎病原分类方法，包括如下步骤：步骤S1，在儿童CAP患者确诊肺炎后，对所述患者所拍摄的胸部x光片进行至少包括图像质量检测以及前正位/侧位胸片分类的预处理从而得到预处理胸片，对所述患者的临床特征进行至少包括文本质量检测的预处理得到预处理临床特征；步骤S2，将所述的预处理胸片输入至预先训练好的图像特征提取模块得到图像特征，将所述的预处理临床特征输入至预先训练好的文本特征提取模块得到文本特征；步骤S3，对S2得到的文本特征与图像特征进行决策层面的晚期融合从而得到所述患者的所述肺炎病原种类。
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公开(公告)号：CN118568258A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410602241.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属儿科医院
IPC: G06F16/35 , G06F40/205 , G06N3/045 , G06F40/151 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F40/211
Abstract: 本发明提供一种随机对照试验透明度分析方法，包括如下步骤：步骤S1，根据PMC(PubMed Central)标识号(PMCID)下载随机对照试验的相关文献，确保文献的准确性；步骤S2，对下载的文献进行解析，包括文本内容、表格数据以及流程图等；步骤S3，基于BioBERT模型构建随机对照试验的内容质量模型，将可编辑文本输入模型进行透明度评估；步骤S4：输出透明度评估结果，为研究人员提供关于随机对照试验内容质量的详尽信息。
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公开(公告)号：CN118552771A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410601951.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属儿科医院
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06N3/045 , G06V10/762 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于对比学习和主动学习的肺部病变分类方法，包括：步骤S1，首先对数据进行预处理，胸片影像的预处理包括格式转换(DICOM到JPG)及图像大小裁剪，并去除原始文本报告的无关信息；步骤S2，在预训练阶段，利用医学影像和其对应文本报告的语义对应关系，在公共的胸片影像‑文本报告数据集上进行多模态对比学习，获得医学多模态基础模型，该基础模型获得一定的医学多模态数据的特征提取能力。步骤S3，针对私有数据集的胸片影像数据集，将无标签数据输入肺部病变分类模型，通过主动学习算法主动选择部分样本进行肺部病变标注，形成有标签训练集，使用标注数据进行有监督训练，完成肺部病变分类模型的进一步微调。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119227831A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411111998.2
申请日：2024-08-14
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N20/00 , G06F40/205 , G06F40/30 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于医学影像处理技术领域，具体为解剖学区域引导的医学视觉‑语言预训练系统。本发明系统包括：解剖学区域与报告分句对齐模块、内部表征学习强化模块、外部表征学习强化模块；对齐模块由目标检测器、文本解析器以及二者间的自动化对齐范式构成，通过对比学习赋予模型细粒度对齐能力；内部表征学习强化模块利用图像编码器和图像标签识别解码器，将图像特征与其对应标签相关联，并提供开放疾病类别检测的功能；外部表征学习强化模块利用软标签和硬标签的对比学习，提升不同图像‑报告对之间的关联性。本发明以解剖学区域为中心，同时强化图像‑报告对内部与外部的细粒度语义关联，可显著提升基于当前预训练系统的下游任务准确率。
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公开(公告)号：CN111557651B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010468742.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明涉及医疗设备技术领域，具体为一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，所述自动识别仪的工作系统包括操作层、在线诊断系统、数据支撑层、可视化界面和本地储存库五个部分，所述操作层输出待诊断数据并连接至在线诊断系统，所述数据支撑层输出云端数据和开源算法并连接至在线诊断系统，所述在线诊断系统输出诊断信息并连接至可视化界面，所述可视化界面输出连接本地储存库和数据支撑层。本发明通过科学、智能化的仪器和标准来完成的静脉渗出、静脉炎标准评估程序，并提供相应的诊疗依据。
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公开(公告)号：CN115470989A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211118219.2
申请日：2022-09-14
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的预测早产儿支气管肺发育不良风险的方法，包括步骤一：选择相关历史病历及数据，通过数据集成、结构化、预处理等进行数据处理；步骤二：在医学逻辑监督下提取医学变量；步骤三：通过机器学习的方法训练出效果最佳的多因素预测模型；步骤四：独立验证集中验证、检定模型的性能及阈值；步骤五：与临床辅助决策系统结合，在相应的应用场景中使用模型，传递给用户。本发明利用医院电子病历信息库，结合机器学习的方法，建立BPD风险预测模型，在院内数据部署软件后，对来院住院的患儿进行实时运算，对早产儿人群中BPD患儿进行提示，供医生进一步进行评估及早期干预，延缓病情进展，改善患者预后。
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公开(公告)号：CN114188001A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111393493.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明提供一种基于5G与区块链技术的新生儿急救转运系统，该系统架构包括硬件支撑层、数据层、接入层、存储层以及业务应用层；本发明的系统借助5G技术的数据传输速度快、延迟时间短等优势，可以显著改善急救的时效性，克服物理距离的巨大障碍，为危重新生儿提供及时诊疗，结合区块链可信安全的数据存证共享技术，构建新生儿急诊救援网络，覆盖危重新生儿院前救治的新模式，减小转诊的无效投入，缩短转诊响应时间，增加转诊救治率，极大提高患儿存活率。
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公开(公告)号：CN114010045A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111431199.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明涉及一种儿童喂食辅助调节系统，包括夹固单元和辅喂单元，所述的夹固单元的上端设置有辅喂单元，本发明采用多调控结构相配合的设计理念进行儿童喂食辅助调节系统使用，设置的夹固单元利用三角板实现与餐桌的多向紧密卡固，设置的辅喂单元采用的多节活动可拆组合形式可便于对不同使用结构进行独立清洗与消毒，进而保持辅喂单元的清洁程度，同时辅喂单元还可根据儿童的年龄或食物的形态实现多重方式的喂食。
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