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公开(公告)号：CN113643817A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110765452.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G16H50/70 , G06F16/9536 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种考虑隐性反馈和人机交互的医疗案例知识推荐方法及系统，涉及医疗数据处理技术领域。本发明通过对用户浏览案例的历史行为数据进行收集和预处理以及加密处理，然后采用相似度计算算法和融合了注意力机制的多层神经网络融合的协同过滤算法分别对显、隐性反馈数据进行处理，并利用差分隐私保护模型对数据处理结果进行加密，最后基于显、隐性反馈数据的处理结果，结合人机交互行为确定适合用户的个性化精准案例推荐列表。本技术方案在为用户精准推荐个性化案例的同时保护了用户和患者的个人隐私，综合性能优越。
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公开(公告)号：CN113326780A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110604875.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据可靠性评价的非接触式负性心境检测方法和装置，涉及负性心境检测技术领域。本发明实施例根据可见光图像和热红外图像数据的质量评价方法，设计了多模态数据可靠性评估机制，计算双模态数据的动态可靠性、静态可靠性以及每个模态数据的总体可靠性，同时还构建了多模态数据融合网络提取双模态数据特征，并在特征融合层基于数据可靠性进行双模态数据特征融合，用于端到端的检测负性心境状态。相比于传统的特征拼接方式，基于数据可靠性评价的特征融合方式能够有效区分不同模态数据对于负性心境检测的重要性，增强模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119927965A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510342867.3
申请日：2025-03-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本申请提供一种基于滑轮组机构的耦合关节模组以及连续体机器人，涉及机器人领域，该耦合关节模组包括关节模组、连接骨架、滑轮组机构和绳索模组；关节模组包括2N+1个关节件、第一边关节和第二边关节；连接骨架嵌接于第一边关节、2N+1个关节件以及第二边关节中相邻的两者，滑轮组机构包括装配于关节模组的多个滑轮组，绳索模组连接于多个滑轮组以通过滑轮施加作用力牵连关节模组弯折。本申请通过滑轮施加作用力来牵连关节模组弯折，在滑轮组的作用下，施加在绳索模组的牵引力可牵连双倍负载进行运动，本申请的耦合关节模组具备高负载、变曲率、变刚度以及大弯曲角度的特点，可满足连续体机器人用于多种场景下的使用需求。
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公开(公告)号：CN113643817B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110765452.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G16H50/70 , G06F16/9536 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种考虑隐性反馈和人机交互的医疗案例知识推荐方法及系统，涉及医疗数据处理技术领域。本发明通过对用户浏览案例的历史行为数据进行收集和预处理以及加密处理，然后采用相似度计算算法和融合了注意力机制的多层神经网络融合的协同过滤算法分别对显、隐性反馈数据进行处理，并利用差分隐私保护模型对数据处理结果进行加密，最后基于显、隐性反馈数据的处理结果，结合人机交互行为确定适合用户的个性化精准案例推荐列表。本技术方案在为用户精准推荐个性化案例的同时保护了用户和患者的个人隐私，综合性能优越。
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公开(公告)号：CN118806346A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410919499.X
申请日：2024-07-10
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B17/00
Abstract: 本申请提供一种耦合关节模组和单孔连续体手术器械，涉及医疗器械技术领域，该耦合关节模组包括两个以上的关节件、柔性牵引骨架和刚性骨架；两个以上的关节件沿自身轴向成型有贯通的一个第一通道和多个第二通道，关节件包括第一子关节、第二子关节和第三子关节且成型有第一啮合部和第二啮合部；柔性牵引骨架包括第一绳索件和第二绳索件；本申请的柔性牵引骨架在多个关节件之间按预定规律穿设布置，通过牵引第二绳索件中的不同绳索，能够精准控制不同的关节件在其自身的第一啮合部或第二啮合部绕对应方向弯折相应角度，多个关节件同时作用能够灵活地使器械呈现多样化的造型，满足单孔手术场景的使用需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118766505A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411163242.2
申请日：2024-08-23
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本申请提供一种用于腹部超声检测的RCM装置及机器人，涉及医疗器械领域，该RCM装置包括驱动组件、主臂组件、关节模块和执行组件；驱动组件包括第一驱动件和第二驱动件，第一驱动件与第二驱动件均包括电机驱动器和电机；主臂组件包括一级支臂和二级支臂；关节模块包括第一子关节和第二子关节，一级支臂和二级支臂通过第一子关节枢接相连，二级支臂与第二子关节枢接相连。在RCM装置进行摆臂的过程中，本申请能够控制超声探头前端的中心点保持不动，即RCM点保持不动，调整超声探头的倾斜方向，在获得最佳的超声波入射角度的同时，从硬件角度约束装置运动，保证与皮肤接触点不动，确保患者安全并避免运动过程中出现过大或过小的压力影响图像质量。
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公开(公告)号：CN116421311A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310419472.X
申请日：2023-04-14
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于术前术中三维网格融合的术中危险区域生成系统，涉及微创手术技术领域。本发明结合深度估计和多模配准融合算法，可以让医生根据自己的需要灵活选择特定的人体组织，并设置危险距离，获取危险区域并实时显示给医生，提高手术的精准度和安全性。由于该方法在实际操作前，根据需要提示手术操作的危险区域，可以帮助医生提前规划手术路径，大大提高了手术效率。此外，引入的基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法，其所使用的双目深度估计网络具有快速过学习的能力，能够利用自监督信息不断适应新场景，进而确保术中三维网格模型的精度。
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公开(公告)号：CN115050451B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210984717.9
申请日：2022-08-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种败血症临床用药方案自动生成系统，涉及医疗技术领域。本发明中，训练模块根据每个分类簇中的历史临床数据，采用Decision‑Transformer深度学习网络获取离线轨迹数据集，所述离线轨迹数据集包括预测得到的患者生理状态、药物治疗剂量组合和奖励大小；验证模块将预测得到的所述药物治疗剂量组合返回验证集进行验证，比较所述验证集中的实际药物治疗剂量与前述预测得到的药物治疗剂量组合比较类似程度，若患者的存活率状况满足预设条件，则将对应的参数返回Decision‑Transformer深度学习网络进行迭代。在每个子空间中使用Decision Transformer架构进行训练，基于过去真实的用药数据，选取最好治疗效果的药物集，效果更优。
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公开(公告)号：CN115273244A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211201978.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的人体动作识别方法和系统，涉及图像处理技术领域。本发明通过预先训练的基于图神经网络的人体动作识别网络对输入视频进行处理，输出动作分类，该人体动作识别网络包括2D关节识别网络、3D关节识别网络和全连接分类层。本发明设计了一种基于图神经网络的人体动作识别网络，利用带有短连接的下采样和对应上采样层来实现数据的2D特征提取和关节点识别，以此输出作为图神经网络的骨架图输入，从而输出准确的3D动作从而从动作序列识别对应的动作分类，避免出现因缺少比较精确的2D关节信息从而导致3D动作识别效果差的技术问题，实现精确的动作识别。
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公开(公告)号：CN115050451A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210984717.9
申请日：2022-08-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种败血症临床用药方案自动生成系统，涉及医疗技术领域。本发明中，训练模块根据每个分类簇中的历史临床数据，采用Decision‑Transformer深度学习网络获取离线轨迹数据集，所述离线轨迹数据集包括预测得到的患者生理状态、药物治疗剂量组合和奖励大小；验证模块将预测得到的所述药物治疗剂量组合返回验证集进行验证，比较所述验证集中的实际药物治疗剂量与前述预测得到的药物治疗剂量组合比较类似程度，若患者的存活率状况满足预设条件，则将对应的参数返回Decision‑Transformer深度学习网络进行迭代。在每个子空间中使用Decision Transformer架构进行训练，基于过去真实的用药数据，选取最好治疗效果的药物集，效果更优。
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