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公开(公告)号：CN114847982A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210293727.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种用于新冠肺炎病人的多次复查图像的融合处理方法，对每个首检CT影像进行图像处理以筛选保存具有病灶的首检CT影像，并在该首检CT影像上标记对应病灶的病患点坐标阈；将每个复查CT影像与首次检查中对应的首检CT影像的病患点坐标阈的像素点依次进行像素对比，以计算该病患点坐标阈内的像素值的变化；确定原病灶恢复情况；将首检CT影像和复查CT影像的所有病患点坐标阈内的像素点的像素值进行调整赋值，将调整赋值后的多个复查CT影像与匹配的首检CT影像进行对比，以复查是否出现新病灶并输出新的复查病理结果；本发明提高了复查的精度，得到每个病灶点具体的恢复范围，同时还可以判定病人的肺部有没有出现新的病灶点。
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公开(公告)号：CN113963806A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111107697.9
申请日：2021-09-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种新冠肺炎筛查方法及筛查系统，包括以下步骤：步骤S1、为与新冠肺炎确诊患者产生密切接触的密接对象设定观测期，并在观测期内进行持续观测所述密接对象的肺部病灶表征数据以确定密接对象的患病趋势，选取出患病趋势持续升高的密接对象标定为疑似病患；步骤S2、系统构建新冠肺炎的病症分类器，将疑似病患的肺部病灶表征数据输入至所述病症分类器中确定疑似病患的患病类别，并在疑似病患中选取出患病类别为新冠肺炎的疑似病患标定为确诊病患。本发明实现差别式观测，去除密切接触程度低的密接对象存在的冗余观测，降低观测负担，提高排查效率。
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公开(公告)号：CN110885886A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201811045910.6
申请日：2018-09-07
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: C12Q1/6886
Abstract: 本发明提供了一种胶质母细胞瘤生存预后的检测方法，该方法是：检测胶质母细胞瘤组织中特异性表达基因CBX3、BARD1、EGFR、IFRD1、CTSS、STAT1、GUCY1A3和MOBP的表达水平，根据所检测基因的表达水平预测胶质母细胞瘤患者生存预后，高表达CBX3、BARD1、EGFR、IFRD1、CTSS或/和STAT1的胶质瘤患者生存时间较短；高表达GUCY 1A3或/和MOBP的胶质瘤患者生存时间较长。本发明还提供了一种对胶质母细胞瘤进行预后分型方法，胶质母细胞瘤组织中CBX3、BARD1、EGFR、IFRD1、CTSS或/和STAT1高表达的为预后生存时间较短型；质母细胞瘤组织中GUCY 1A3或/和MOBP高表达的为预后生存时间较长。
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公开(公告)号：CN114723688B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210293732.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种用于CT影像肺炎识别的影像处理方法和系统，影像去噪模块用于对CT影像中的两瓣肺部进行影像去噪处理，并校正影像灰度不均匀性，获取灰度分布均匀的无噪声的预处理影像；识别方式选择模块用于通过计算和对比两瓣肺部的灰度平均值选择肺炎识别方式；影像填补识别模块用于将两瓣肺部的CT影像补充完成形成两个相同的肺部影像，并将两个肺部影像的相同肺部切片图层进行灰度对比，来确定肺炎结节的区域和结节尺寸；影像特征对比识别模块用于将两瓣肺部的CT影像分别与相同尺寸的标准影像进行对比，识别每瓣肺部的CT影像中的结节区域和结节尺寸；本发明选择不同的方式进行影像处理和肺炎识别，提高两种结节型肺炎的识别精度。
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公开(公告)号：CN114446467B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111671240.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H15/00 , G16H70/60 , G06F40/30 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化报告模板的肺功能定量分析方法，包括以下步骤：步骤S1、在肺功能检测病例大数据中获取所述病例使用的多种结构化报告模板，并将在结构化报告模板中使用生理指标数据定量描述的多个器官组织进行第一主成分分析得到表征病例肺功能状态的主要影响元素的器官组织以作为中心分析主体；步骤S2、在目标对象的历史结构化报告中提取出使用生理指标数据定量描述的多个器官组织，以及依次将每个器官组织在历史结构化报告中的生理指标数据按历史结构化报告的时序链接构成多组器官组织的生理指标时序数据。本发明实现融合医学专家经验和医生个人经验对目标对象的肺功能波动趋势特征进行分析来提高分析准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115040148A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210379069.4
申请日：2022-04-12
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像的新冠肺炎病灶发展趋势预测方法，包括以下步骤：步骤S1、获取目标确诊对象的现时新冠肺炎病灶CT图像和历史新冠肺炎病灶CT图像，并分别提取出现时新冠肺炎病灶表征数据和历史新冠肺炎病灶表征数据；步骤S2、设置康复新冠肺炎病灶表征数据，并引入人工势场法构建现时引力势场，现时斥力势场，以及构建现时合力场；步骤S3、基于所述现时合力场的势场方向进行发展趋势方向预测，并沿发展趋势方向进行定向发展得到目标确诊对象的未来新冠肺炎病灶表征数据。本发明引入人工势场法进行新冠肺炎病灶发展趋势的预测，能够充分考虑阻滞新冠肺炎病灶朝康复方向发展的因素影响，避免数据趋势对于预测场景脱离。
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公开(公告)号：CN115035999A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210438080.3
申请日：2022-04-25
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种感音性耳聋听觉网络的信息交互监测方法及系统，步骤S1、向感音性耳聋病人给予初始多模态听觉刺激，并监测感音性耳聋病人听觉网络在多模态听觉刺激作用下产生的听觉网络影像特征，对所述听觉网络影像特征进行时序变化分析确定应答衰减率；步骤S2、基于所述应答衰减率对所述多模态听觉刺激进行适应性调整；步骤S3、基于所述应答衰减率对所述听觉网络影像特征的监测频率进行适应性调整。本发明确定应答衰减率实现所述多模态听觉刺激与所述听觉网络呈循环交互来维持所述听觉网络的最优应答稳定性，检测听觉网络在调整后的多模态听觉刺激作用下的适应性来保障听觉网络的安全性。
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公开(公告)号：CN114898890A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210227322.4
申请日：2022-03-08
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肺炎疫情管控方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、基于多个康复患者的历史康复时序数据构建识别患者每个时序处病情平稳度的平稳度时序识别模型，以及构建识别患者每个时序处病情康复度的康复度时序识别模型；步骤S2、基于所述模型权重对所述平稳度时序识别模型和康复度时序识别模型进行加权组合构建为识别患者每个时序处病情风险的风险时序识别模型。本发明通过构建为识别患者每个时序处病情风险的风险时序识别模型，基于待管控患者的实时肺炎病情表征数据识别出待管控患者的实时病情风险，并按实时病情风险确定实时管控等级，以实现对待管控患者的实时分级管控来达到管控资源的实时合理配置。
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公开(公告)号：CN114864086A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210293660.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于肺功能报告模板的疾病预测方法，收集基于患者身体基本信息获得的各个检测参数的预计值，并收集实时获取的各个检测参数的实测值；处理每个检测参数实测值与预计值之间的实际百分比，建立检测参数与肺功能分类之间的匹配关系式，并确定与检测参数匹配的肺功能分类的指标等级；以每个患者的肺功能分类的指标等级和人为疾病判定结果为机器学习模型的训练值，训练得到每种人为疾病判定结果与肺功能分类的指标等级之间的关联关系式；将患者的肺功能报告导入关联关系式内预测该患者的肺部疾病；本发明将疾病预测结果与每个肺功能分类建立关联关系，且关联关系比较精准，提高疾病预测准确度。
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公开(公告)号：CN114792566A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210438074.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种感音性耳聋听觉功能网络的个体化评估方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、将待评估听觉功能网络的感音性耳聋病人作为目标个体，选取对照群组，并构建听觉功能网络的群组时域特征演化模型；步骤S2、利用人工势场法基于所述现时时序处的个体时域特征、现时时序处应用的听觉诊疗方案和未来时序处的群组时域特征构建个体时域特征预测势场；步骤S3、基于所述个体时域特征预测势场得到目标个体听觉功能网络在未来时序处的个体时域特征。本发明构建群组时域特征演化模型和个体时域特征预测势场，能够做到预见性的个体化评估治疗效果，有助于将无效治疗方案进行实时更换，提高治疗效果不佳。
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