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公开(公告)号：CN118629645B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410671187.1
申请日：2024-05-28
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于患者电解质紊乱的重症存活时间预测方法及系统，所述预测方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型；获取待预测患者的电解质检测数据，利用所有目标预测模型对电解质检测数据进行生存预测，得到不同时间阈值下患者的生存结果；根据不同时间阈值下患者的生存结果确定患者的存活时间。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN118203334B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410315581.1
申请日：2024-03-19
IPC: A61B5/372 , A61B5/386 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/22 , G06N20/20
Abstract: 本发明针对医护人员人工识别脑电图费时费力的问题，提出一种用于多种异常脑电模式智能识别的方法及系统，用于爆发抑制、周期性放电、棘尖波、癫痫、低电压等异常脑电模式的识别；通过离散小波变换、带通滤波等方法进行数据预处理，然后通过快速傅里叶变换、小波分解、Minirocket等方法提取特征，通过模型得到最后的异常脑电识别结果以及异常脑电出现的时间点等信息辅助临床诊断；本发明综合考虑各种异常脑电模式之间的相似性和差异，使用数据重整等步骤加快识别速度；对应的异常脑电系统可以自动对脑电进行识别，指示异常脑电出现的时间点，并且以图像的形式进行展示，同时仿照医院的脑电报告格式进行脑电报告的输出，减轻医护人员读图压力。
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公开(公告)号：CN118629645A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410671187.1
申请日：2024-05-28
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于患者电解质紊乱的重症存活时间预测方法及系统，所述预测方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型；获取待预测患者的电解质检测数据，利用所有目标预测模型对电解质检测数据进行生存预测，得到不同时间阈值下患者的生存结果；根据不同时间阈值下患者的生存结果确定患者的存活时间。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN116759098A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310724045.2
申请日：2023-06-19
Abstract: 本发明公开了一种危重症生存概率预测模型训练及预测方法，该方法包括获取奥密克戎患者患病数据；对患病数据进行处理，得到格式统一的患病数据；从患病数据中筛选出重症指标；对重症指标进行数据填充，并对数据填充后的所有重症指标进行归一化处理；以归一化处理后的重症指标为输入样本，以出院状态为输出样本，构建样本数据集；构建长短期记忆模型，模型包括依次连接的时间感知长短期记忆单元、全连接层以及激活层；利用样本数据集对模型进行训练，得到目标长短期记忆模型。本发明避免了不重要指标对模型准确度的影响，解决了传统模型无法适用于患者项目检查时间间隔不固定的场景。
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公开(公告)号：CN119724578A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411770432.0
申请日：2024-05-28
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及系统，所述训练方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118203334A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410315581.1
申请日：2024-03-19
IPC: A61B5/372 , A61B5/386 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/22 , G06N20/20
Abstract: 本发明针对医护人员人工识别脑电图费时费力的问题，提出一种用于多种异常脑电模式智能识别的方法及系统，用于爆发抑制、周期性放电、棘尖波、癫痫、低电压等异常脑电模式的识别；通过离散小波变换、带通滤波等方法进行数据预处理，然后通过快速傅里叶变换、小波分解、Minirocket等方法提取特征，通过模型得到最后的异常脑电识别结果以及异常脑电出现的时间点等信息辅助临床诊断；本发明综合考虑各种异常脑电模式之间的相似性和差异，使用数据重整等步骤加快识别速度；对应的异常脑电系统可以自动对脑电进行识别，指示异常脑电出现的时间点，并且以图像的形式进行展示，同时仿照医院的脑电报告格式进行脑电报告的输出，减轻医护人员读图压力。
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公开(公告)号：CN115831305A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211645856.5
申请日：2022-12-20
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于重症特征的疫情患者转阴天数分类预测方法及系统，本方法通过获取患者的病例数据表；计算病例数据表中的检测指标与核酸ct值的Pearson相关系数；根据Pearson相关系数，对病例数据表中的每一个检测指标的数据完整性进行打分，选取分数高于预设值的多个重症特征指标；根据多个重症特征指标，筛选转阴前的患者检测指标数据集；将患者检测指标数据集输入至训练好的预测模型中，获得患者转阴天数分类预测的结果。本发明能够提高分类预测患者转阴天数的准确度。
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公开(公告)号：CN112462526B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011216162.0
申请日：2020-11-04
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G02B27/02
Abstract: 一种基于计算机控制的磁共振物质波谱图检查装置，包括壳体，壳体间有阅片灯，壳体上有第一电动伸缩杆，第一电动伸缩杆活动部上有竖板，竖板底面有第一支撑板，第一支撑板下端有安装板，安装板间有横板，安装板上有多组输送机构，横板左右两侧有伺服电机，壳体内底层有第二支撑板，第二支撑板上有隔板，相邻隔板间有胶片，壳体内底面上有顶出机构，壳体外壁上有锁紧门，壳体旁有控制器。本发明可对胶片进行存储，能将医生所需的胶片自动调出，便于医生进行比对，同时，可将患者的所有有效的胶片全部调出并按照身体的布局将胶片有序拼接在一起，便于医生更好的制定手术方案，节省了手术方案的制定时间。
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公开(公告)号：CN110478605B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910893071.1
申请日：2019-09-20
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明公开了一种心血管扩张装置，包括压缩缸和气导管，气导管的一端与压缩缸的输入端密封连接，压缩缸内具有活塞，活塞的一端连接输出轴，且输出轴伸出压缩缸外，其中，活塞的另一端与压缩缸之间设有阻尼机构，阻尼机构的一端通过第一弹簧与活塞相连，阻尼机构的另一端与压缩缸的缸底相连。本发明提供的心血管扩张装置，由于采用了上述结构，因而使得本发明的活塞能够移动得更加缓慢且匀速，且加强了本发明的机械支撑机构，保证手术的顺利进行。
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公开(公告)号：CN108597567A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810398811.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明公开了一种帐篷医院信息化系统，其包括:信息登记模块，用于通过信息采集终端实现伤病员基础信息录入；检验检查信息管理模块，用于获取、存储和调用通过医学检验手段和医疗设备检查手段确认的伤病员伤情数据；电子病历管理模块，用于创建和调用基于伤病员基础信息和伤情数据建立的电子病历；药品库存管理模块，用于记录药品出入库数据。本发明帐篷医院信息化系统该系统通通过安全可靠的信息化技术，实现数据的自动采集和记录，实时掌握病人的相关诊疗信息，辅助医护人员对病人的诊断、抢救以及合理分配急诊医疗资源，有效提高了医护人员的工作效率和管理水平，创造有序的就诊环境。
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