基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法

    公开(公告)号:CN110680326B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN201910961649.2

    申请日:2019-10-11

    Inventor: 李晓 李树强 关里

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法,包括:获取并收集经过检索和筛选的尘肺病患者的数字胸片及其资料信息;获取并收集年龄、性别与上述尘肺病患者相匹配的正常人的数字胸片;为进行深度卷积神经网络的训练准备相应的数据样本;通过训练获得尘肺病判定及分级模型;输入待判定及分级的数字胸片至该尘肺病判定及分级模型中,输出判定是否尘肺病的概率;生成并输出类激活热力图;根据统计得到的小阴影形态与对应的标准数字胸片进行比对、打分,得到相对密度数值;根据相对密度数值输出尘肺病分期的判定结果。采用本发明,对于尘肺病的判定和分级不但直观且给出合理的判定理由,效果提升显著且更加安全可靠。

    基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法

    公开(公告)号:CN110680326A

    公开(公告)日:2020-01-14

    申请号:CN201910961649.2

    申请日:2019-10-11

    Inventor: 李晓 李树强 关里

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法,包括:获取并收集经过检索和筛选的尘肺病患者的数字胸片及其资料信息;获取并收集年龄、性别与上述尘肺病患者相匹配的正常人的数字胸片;为进行深度卷积神经网络的训练准备相应的数据样本;通过训练获得尘肺病判定及分级模型;输入待判定及分级的数字胸片至该尘肺病判定及分级模型中,输出判定是否尘肺病的概率;生成并输出密度估计热力图;根据统计得到的小阴影形态与对应的标准数字胸片进行比对、打分,得到相对密度数值;根据相对密度数值输出尘肺病分期的判定结果。采用本发明,对于尘肺病的判定和分级不但直观且给出合理的判定理由,效果提升显著且更加安全可靠。

    一种便携式严重过敏反应急救包

    公开(公告)号:CN221286114U

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202322497313.X

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本实用新型公开了一种便携式严重过敏反应急救包,包括收纳包,所述收纳包的一侧转动连接有收纳盖,收纳包和收纳盖之间设置有拉链,收纳包的内部填充有底垫,底垫的表面开设有第一收纳格,底垫的表面且位于第一收纳格的一侧开设有第二收纳格,底垫的表面且位于第二收纳格的下方开设有第三收纳格,本实用新型涉及医疗用品技术领域。该便携式严重过敏反应急救包,通过将过敏急救用品集成在一个急救包中,方面携带,药品齐全,使用方便,便于外出及日常使用,并通过定位机构的设置,能对管状或针剂类药物进行有效固定,保证管状或针剂类药物的正常使用,在严重过敏反应发生时及时进行有效救治,提高生存率,争取就医时间。

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