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公开(公告)号：CN104896660A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510260247.1
申请日：2015-05-20
Applicant: 中南大学
IPC: F24F11/00
Abstract: 本发明公开了一种办公建筑室内空调温度优化设定方法，根据室内外的环境因素，实时地改变空调温度设定值的动态设定方法。为了能够实现空调温度的动态设定，建立了一个简化的房间热力学模型，模型中白天空调开放，夜间自然通风。通过对房间模型的分析建立了空调负荷与室外温度、热物质温度、室内温度设定值等环境变量的动态关系。以空调负荷最小为目标函数，以人体舒适度指标PMV值在规定范围内为限制条件，建立空调温度设定值的优化模型，对该模型进行优化求解，得出各时刻的最优空调温度设定值。得出的动态温度设定值能够保证室内人员热舒适水平较好，同时能够有效地降低空调的能耗。
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公开(公告)号：CN118154972A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410340672.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 中南大学湘雅二医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于肿瘤治疗效果的反应评估方法及系统，该方法包括采集患者术后的影像数据；人工标记影像数据，并输入ViT分割网络进行训练；训练查询网络π；查询网络π选择出具有高不确定值的影像数据，并对具有高不确定性的影像数据人工标注；对ViT分割网络进行再训练；对ViT分割网络进行评估，获得奖励差值r，并将奖励差值r输入查询网络π，随后循环筛选高不确定性的影像数据并训练ViT分割网络；ViT分割网络标注影像数据，获得病灶分割图，并对病灶分割图进行病灶体积测量，评估治疗效果。该方法可采用少量的标注样本达到模型的预期性能，提高了模型训练效率和质量，并降低了人工成本，减少人工工作量的同时提升了模型精度。
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公开(公告)号：CN112221021B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202011205861.5
申请日：2020-11-02
Applicant: 中南大学湘雅三医院
Abstract: 本发明属于激光祛斑技术领域，公开了一种皮肤科智能激光祛斑控制系统及控制方法，皮肤科智能激光祛斑控制系统包括图像采集模块、图像分析模块、祛斑区域划定模块、中央控制模块、色斑位置确定模块、色斑直径测定模块、色斑信息分析模块、强度确定模块、清洗模块、麻药涂覆模块、麻药探测模块、激光祛斑模块、冷敷模块、色斑检测模块和人机交互模块。本发明通过对面部图像采集实现对色斑位置确定，进行祛斑的准确性更好；通过对色斑的直径以及深度信息的获取能够实现对色斑信息的掌握，祛斑更具有针对性，不会伤害正常皮肤；通过对麻药吸收的检测实现患者祛斑疼痛的降低，祛斑后进行冷敷，实现祛斑伤口的镇静，提高祛斑舒适度，患者恢复更好。
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公开(公告)号：CN115154575A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210830175.X
申请日：2022-07-15
Applicant: 中南大学湘雅三医院
IPC: A61K36/9068 , A61K35/51 , A61P17/14 , C12N5/0775
Abstract: 本发明属于治疗脱发的药物技术领域，公开了一种小分子药物在促进小鼠毛发再生中的应用，促进小鼠毛发再生的小分子药物按照质量份数计，由充质干细胞冻干粉原液30～50份、中药提取物20～30份、纳米小分子材料10～15份、皮脂分泌抑制剂8～12份、维甲酸6～12份、抗雄激素剂4～8份、自噬诱导剂3～5份、冻干保护剂2～4份以及余量灭菌去离子水组成。本发明的促进小鼠毛发再生的小分子药物，将中药与西药相结合，将中药材分为主料和辅料，在实现小鼠毛发修复的同时，能够起到抑制现有再生液副作用的效果。本发明的促进小鼠毛发再生的小分子药物的制备方法简单，操作方便，具有显著效果，有助于缓解脱发的趋势和/或改善毛发状态。
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公开(公告)号：CN113404502A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110685830.2
申请日：2021-06-21
Applicant: 中南大学 , 济南轨道交通集团有限公司 , 中铁十四局集团隧道工程有限公司
IPC: E21D9/08 , E21D9/093 , E21F17/18 , G01B11/24 , G01B11/00 , G01J5/00 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于碴片形貌的盾构滚刀磨耗监测装置及方法，包括：步骤1，获取电脑中已知的盾构工程案例并构建数据库；步骤2，采用GRNN神经网络分析数据库中的滚刀结构参数、工程地质参数、盾构掘进参数、碴片形貌参数和温度参数与滚刀磨损量的映射关系，得到映射关系分析结果；步骤3，基于数据库、GRNN神经网络和映射关系分析结果构建滚刀磨耗预测系统并设定滚刀磨损量报警阈值。本发明通过实际的工程地质参数和滚刀结构参数和实时的掘进参数和碴片参数，能够实时预测滚刀的磨损状态，在预测的滚刀的磨损状态达到设定阈值时提供报警功能，并可以根据不同的工程通过闭环反馈自适应调节提高滚刀磨耗的精确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112617920A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011472403.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: A61B17/02
Abstract: 本发明属于扩张器技术领域，公开了一种胸外科手术扩张装置及其控制系统，包括固定压力检测模块、照明模块、定位模块、驱动模块、距离检测模块、影像采集模块、信号传输模块、视频分析模块、云存储模块、报警模块和人机交互模块连接；视频分析模块包括视频获取单元、预处理单元、特征提取单元和识别单元。本发明通过中央处理和控制模块能够对各个受控模块进行协调控制，实现智能控制，从而精准的控制扩张装置的高度与扩张距离，有效避免人为因素的影响，节省人力，而且在检测到异常转态时，能够通过报警器进行报警提醒，避免手术意外，提高手术效果和效果，能够减轻医生、护士的工作强度和负担，且更加安全。
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公开(公告)号：CN110223285A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910508918.X
申请日：2019-06-13
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种基于动物迁移和神经网络模型的影像结果预测方法及系统，包括如下步骤：利用同一疾病的动物模型采集动物影像数据，以及采集同一疾病的病患影像数据，包括：治疗前的CTP影像、治疗后或梗死后的DWI-MRI影像；获取分割网络的训练数据，并训练分割网络，以及利用训练后的分割网络生成每个样本的CBF、CBV、TTP、TTD的四个灌注分割图；利用样本的四个灌注分割图、以及治疗后的DWI-MRI影像或梗死后的DWI-MRI影像训练第一分类网络，利用每组病患中每个病患样本的四个灌注分割图、mRS评分以及90天是否死亡的数据训练第二分类网络。通过该方法实现不同治疗方法的结果预测，为患者治疗提供了理论支持。
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公开(公告)号：CN103409623A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310320080.4
申请日：2013-07-26
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02P10/234
Abstract: 本发明提供了一种降低浸金体系硫代硫酸盐消耗的方法。添加剂为从煤中提取的以黄敏酸和胡敏酸为主要成分的腐殖酸。应用时，在铜-氨-硫代硫酸盐体系中加入腐殖酸，腐殖酸的加入量为20～120mg/dm3，优选80mg/L。铜-氨-硫代硫酸盐体系组成为铜（Ⅱ）离子0.01～0.05mol/dm3，氨水0.3～2mol/dm3，硫代硫酸盐0.3～1mol/dm3，矿浆的pH为10～11。使用该浸出液从矿石中提取金，在不影响金浸出率的前提下，可以显著降低硫代硫酸盐的消耗。
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公开(公告)号：CN116218853A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310176108.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 中南大学
IPC: C12N15/113 , C12Q1/6886 , C12N15/11 , A61K45/00 , A61P35/00 , A61P11/02
Abstract: 本发明提供了一种tRF‑1:28‑Glu‑CTC‑1‑M2及其应用。不仅提供了一种新的tRF，还发现检测tRF‑1:28‑Glu‑CTC‑1‑M2的实时荧光定量分析法可以用于辅助诊断鼻咽癌。已经通过研究证实tRF‑1:28‑Glu‑CTC‑1‑M2在鼻咽癌中表达上调。还通过抑制该tRF发现具有治疗鼻咽癌的潜力，具有深远的临床意义和重要的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN110223285B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910508918.X
申请日：2019-06-13
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种基于动物迁移和神经网络模型的影像结果预测方法及系统，包括如下步骤：利用同一疾病的动物模型采集动物影像数据，以及采集同一疾病的病患影像数据，包括：治疗前的CTP影像、治疗后或梗死后的DWI‑MRI影像；获取分割网络的训练数据，并训练分割网络，以及利用训练后的分割网络生成每个样本的CBF、CBV、TTP、TTD的四个灌注分割图；利用样本的四个灌注分割图、以及治疗后的DWI‑MRI影像或梗死后的DWI‑MRI影像训练第一分类网络，利用每组病患中每个病患样本的四个灌注分割图、mRS评分以及90天是否死亡的数据训练第二分类网络。通过该方法实现不同治疗方法的结果预测，为患者治疗提供了理论支持。
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