-
公开(公告)号：CN117562504A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311592555.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明提供了一种目标模型的构建方法、治疗效果的预测方法以及相关装置，该方法包括：获取样本集的临床变量和CT图像，样本集为已接受至少一次TACE治疗的肝癌患者，CT图像包括肝癌患者的肝实质的病灶区域和正常区域；根据临床变量中表征TACE治疗效果的目标参数和CT图像构建目标输入数据；对预设的第一模型基于目标输入数据进行模型训练，直到第一模型满足预设的收敛条件则确定第一模型训练结束，得到第二模型；将预设的可解释性模型与第二模型进行结合，得到目标模型。使得该目标模型在对肝癌患者TACE治疗效果的预测上会更具有优势，可以更全面地反应肿瘤内部异质性并作出必要的临床可解释性。
-
公开(公告)号：CN116965795B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311212140.0
申请日：2023-09-20
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61B5/0515
Abstract: 本发明提出一种高灵敏度的磁粒子成像系统及方法，该方法通过谐波相位的突变进行超顺磁性粒子的探测；由于该相位突变在极短的时间内偏转了180度，因此，相较于传统MPI的信号探测，使用相位的突变（即：相位对时间的微分）作为响应信号可获得更高的探测信号幅值，致使信噪比大幅提升，进而显著提高了系统探测超顺磁性粒子的灵敏度；本发明通过相位突变位置的漂移可高灵敏地探测超顺磁性粒子周围环境性质的变化，从而使得本发明在探测组织微环境变化方面的灵敏度显著高于传统MPI。
-
公开(公告)号：CN116499978A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310445304.8
申请日：2023-04-24
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明涉及生物信息探测技术领域，本发明提供一种超快速扫描的FDMLPS‑OCT系统，包括有：信号产生单元，能够发射出检测光束进行生物信息检测；偏振延迟单元，对检测光束进行偏振处理，产生相互垂直且存在相位延迟的两束线性偏振光；信号测量单元，用于测量垂直线偏振信号和水平线偏振光信号；信号处理单元，用于处理偏振光信号，实时获取生物信息。本发明通过偏振延迟单元产生两束线性偏振光对样本进行探测，同时通过FDML激光器实现超快速扫描成像，在探测反射信息的同时也能够获取组织的双折射性等信息，提供额外的组织信息能够为探测各向异性组织，提供更高的对比度，从而实现各向异性组织的高灵敏可视化。
-
公开(公告)号：CN115831350A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211461160.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明提出一种头颈部肿瘤分布式智能诊断方法、装置、设备、存储介质，该方法通过建立多源异构生物医学数据的头颈部肿瘤标准数据库；构建基于生物医学大数据的头颈部肿瘤智能诊疗模型，并通过所述头颈部肿瘤标准数据库中的多模态数据对所述头颈部肿瘤智能诊疗模型进行训练；将实时获取的多源异构生物医学数据输入训练完成的所述头颈部肿瘤智能诊疗模型，输出结果实现对头颈部肿瘤的智能化诊疗。通过本发明，能够整合医院临床真实世界大数据的科研新范式，构建以医学知识服务引擎为技术抓手的头颈部肿瘤知识共享与智能交互平台，打造跨域协同多中心头颈部肿瘤分布式智能诊疗新型服务模式。
-
公开(公告)号：CN115622622A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211329230.3
申请日：2022-10-27
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B10/079 , G02B6/25 , G02B6/26
Abstract: 本发明公开了一种光纤模式中在线监测方法，属于光纤模式监测技术领域。该方法包括：应用光纤拉锥技术对少/多模光纤拉锥处理，其中拉锥参数通过对具体光纤结构参数仿真获得，满足高阶模式截止和其他模式的绝热演化条件，从而实现分阶模式滤除的功能，进而实现各阶的模式在线监测，提供了一种可拓展到实现非匹配少/多模光纤中的模式在线监测方案。本发明的监测方法能够实现对少/多模光纤模式在线监测，实现多个模式的有效监测并促进模式的耦合转换实现正确模式复用以及模式转换过程光谱的监测，制作工艺简单，效果明显。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110737899B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910904539.2
申请日：2019-09-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的智能合约安全漏洞检测方法，首先收集智能合约源代码数据，并进行数据预处理，构建机器学习的样本集；然后通过公开的智能合约漏洞检测器为样本集数据确定漏洞标签，将智能合约源代码转译成XML结构化文本，在此基础上对数据集中智能合约源代码进行特征抽取，针对智能合约不同漏洞类型，考虑当前Solidity智能合约样本数据有限，因此本发明依据标签样本数量，采用两种不同的机器学习算法来进行分析。其中，针对多数据样本采用随机森林算法构建模型、针对少数据样本利用迁移学习构建检测模型，本发明可以更加高效、自动化地得到检测出Solidity智能合约漏洞。
-
公开(公告)号：CN112641427A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010937516.4
申请日：2020-09-08
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于碘对比剂体内代谢评估及风险防范系统。本发明中，包括碘对比剂风险防范系统、供电模块、数据输入模块、数据记录模块一、数据发送模块、无线传输模块、信息接收端、终端显示模块、控制模块，其特征在于：碘对比剂风险防范系统的输入端连接有供电模块的输出端，数据记录模块一的输入端连接有碘对比剂风险防范系统的输出端，数据发送模块的输入端连接有数据记录模块一的输出端，无线传输模块的输入端连接有数据发送模块的输出端，无线传输模块配合碘对比剂检测模块和碘对比剂风险防范系统的使用，使得人们和医护人员可以及时的对体内的碘对比剂含量进行监测和风险防范，不需要人工对其进行检测，降低了医护人员的劳动负担。
-
公开(公告)号：CN112396591A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011338001.9
申请日：2020-11-25
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于腰椎X线图像的骨质疏松智能评估方法，包括：通过腰椎X射线扫描设备获取腰椎X射线图像，标记每一腰椎X射线图像的骨密度情况作为训练集和测试集；构建多个不同的DCNN神经网络模型，将作为训练集的腰椎X射线图像输入每一DCNN神经网络模型进行训练和验证；使用接收机工作特性(ROC)曲线来表示训练完成的多个不同DCNN神经网络模型在骨密度分类中的性能，确定最佳骨质疏松分类的DCNN神经网络模型。通过本发明，能够通过拍摄的腰椎X射线直接对患者的骨质情况进行判断，简化了医疗过程，提高了现有设备利用率。
-
公开(公告)号：CN109636901A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811561768.0
申请日：2018-12-20
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
CPC classification number: G06T17/00 , G01B11/02 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开了一种鼻咽癌乏氧微环境影像组学研究模型建立方法，包括使用多目立体视觉对肿瘤肿瘤进行三维重建，本发明提供了一种效率高、同时考虑了肿瘤级配、肿瘤粒形的影响，能够对肿瘤的整体密实度及各个粒级的密实度进行计算，计算结果能够为肿瘤混配优化提供技术支持。且该发明的所使用的肿瘤肿瘤模型，各个粒级的肿瘤粒径与其实际值相同，而非整个粒级肿瘤粒径的平均值，更能代表实际状况。
-
公开(公告)号：CN111899880B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202010769350.X
申请日：2020-08-03
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明涉及一种腰椎骨小梁负载应力改变及隐匿骨折人工风险评估方法，通过收集腰椎患者的腰椎X射线图像，进行筛选及图像处理，建立腰椎椎体识别模型；从腰椎椎体识别模型的图像中获取骨小梁图像，对骨小梁的形态学参数及其变化规律进行分析，衡量评价骨小梁结构健康状况；基于骨小梁结构健康状况，识别骨小梁图像中的健康骨小梁、隐匿性骨折及骨小梁损伤的图像，并通过不同类型的骨小梁图像对卷积神经网络进行学习训练，通过训练完成的卷积神经网络自动识别骨小梁图像的类别。通过本发明，能够对骨小梁负载及骨折判断更加准确，同时可大批量进行更丰富类型的图像数据判断处理，能极大解放医生基础劳动、提高诊断效率，节约医疗成本。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.029 seconds)
