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公开(公告)号：CN116458840A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310153098.3
申请日：2023-02-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种基于面部表情的脑功能状态预测方法，属于数据处理以及脑功能状态预测领域，先根据样本人员的数据构建标准数据库，以作为标准数据进行参考，然后实施采集测试人员的特征信息，对这些特征信息进行识别，并将识别得到的结果在标准数据库中进行匹配，最终对脑功能状态进行预测，可以辅助工作人员进行脑功能状态的识别，不仅降低了对工作人员的要求，还节省了工作人员的时间，避免了工作人员的主观判断导致的偏差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118512156A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410989247.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B5/00 , A61B5/374 , A61B5/0205 , G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种术中麻醉深度的预测方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标用户数据；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；获取与标识信息相匹配的预设实时麻醉深度预测模型；基于训练集和测试集对预设实时麻醉深度预测模型进行训练，生成目标实时麻醉深度预测模型；对目标用户数据进行处理，生成待监测用户数据；基于目标实时麻醉深度预测模型对待监测用户数据进行处理，生成预测结果，其中，预测结果包括待监测用户在预设时间段内的麻醉深度。
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公开(公告)号：CN111627559A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010554382.8
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本申请涉及一种用于预测患者死亡风险的系统，所述预测患者死亡风险的系统包括：数据采集模块，其用于获取患者的病史、患者的生理学参数、患者的实验室参数，所述生理学参数包括患者的格拉斯哥评分、患者的心率、患者的收缩压、患者的氧饱和度，所述实验室参数包括患者的血红蛋白水平、白细胞计数、肌酐浓度、血钾浓度、血钠浓度、尿素含量、血小板计数、总胆红素浓度、D-二聚体水平、纤维蛋白原含量；以及计算患者死亡风险的模块，其用于将数据采集模块中的获取的上述信息进行计算，从而计算出患者7天死亡率(p)。
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公开(公告)号：CN111627559B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010554382.8
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本申请涉及一种用于预测患者死亡风险的系统，所述预测患者死亡风险的系统包括：数据采集模块，其用于获取患者的病史、患者的生理学参数、患者的实验室参数，所述生理学参数包括患者的格拉斯哥评分、患者的心率、患者的收缩压、患者的氧饱和度，所述实验室参数包括患者的血红蛋白水平、白细胞计数、肌酐浓度、血钾浓度、血钠浓度、尿素含量、血小板计数、总胆红素浓度、D‑二聚体水平、纤维蛋白原含量；以及计算患者死亡风险的模块，其用于将数据采集模块中的获取的上述信息进行计算，从而计算出患者7天死亡率p。
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公开(公告)号：CN118512156B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410989247.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B5/00 , A61B5/374 , A61B5/0205 , G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种术中麻醉深度的预测方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标用户数据；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；获取与标识信息相匹配的预设实时麻醉深度预测模型；基于训练集和测试集对预设实时麻醉深度预测模型进行训练，生成目标实时麻醉深度预测模型；对目标用户数据进行处理，生成待监测用户数据；基于目标实时麻醉深度预测模型对待监测用户数据进行处理，生成预测结果，其中，预测结果包括待监测用户在预设时间段内的麻醉深度。
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公开(公告)号：CN116030842A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310102796.0
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G10L25/84 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L25/30 , G10L17/04
Abstract: 本发明公开了一种手术室警报声的识别方法、装置、电子设备及存储介质，本发明先获取手术室中的待识别声源信号，然后，对待识别声源信号进行特征提取处理，得到声源特征信息；最后，通过构建声音识别模型来对声源特征信息进行声音识别处理，从而得到手术室中待识别声源信号的声音识别结果，如此，即可快速准确的判断出手术室中各个声音中是否夹杂有医疗设备的报警声，以便麻醉医师依据报警声及时采取处理措施；由此，本发明不依赖于麻醉医师自身来进行警报声的识别，不仅可准确无误的识别出每个医疗设备的警报声，从而避免警报声漏报的问题，同时，还能防止嘈杂环境对麻醉医师注意力和判断力的影响，从而消除因人为因素而对患者产生的安全隐患。
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