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公开(公告)号：CN119274005A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803733.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种舌图像特征分类方法、装置和计算机可读存储介质，属于图像处理领域，解决了现有技术中用以解决现有舌图像特征分类方法对舌图像的区域划分误差较大，准确率低，导致后续训练所得分类器对舌图像进行分类的准确率较低的问题。一种舌图像特征分类方法，包括获取待分类的舌图像；利用已训练好的分割网络对所述舌图像进行图像分割，获得舌图像中的舌区域；将舌图像中的舌区域划分为若干分区；提取舌区域不同分区图像的纹理特征；根据所述舌区域不同分区图像的纹理特征，利用已训练好的分类器对所述舌图像进行分类，获取舌图像分类结果。本发明方法对舌图像的区域划分误差较小，准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119242782A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411292904.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6883 , C12Q1/689 , G01N33/68 , G16B25/00 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及医学检测领域，具体的，本发明涉及一组用于诊断儿童高血压的生物标志物、试剂盒及其应用。本发明通过收集肥胖儿童高血压患者、肥胖儿童和健康人的舌苔/肠道样本，进行宏基因组测序以及使用生物信息学进行测序数据的统计，发现与疾病相关的舌苔/肠道菌群，将舌苔/肠道菌群与疾病信息整合，获得一种菌群生物标志物的组合，通过该组合构建的二分类预测模型可以最大程度检测肥胖儿童高血压患者。
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公开(公告)号：CN119177304A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411699833.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: C12Q1/689 , C12Q1/6895 , C12Q1/686 , C12N15/11 , C12R1/19 , C12R1/725 , C12R1/72 , C12R1/46 , C12R1/01
Abstract: 本发明属于用于人病原微生物快速检测的体外诊断试剂技术领域，具体涉及一种快速联合检测多种与妊娠不良结局相关的病原体核酸的试剂盒及其用途。所述病原体选自以下一种或多种：大肠埃希菌、白色念珠菌、光滑念珠菌、B族链球菌、乳酸杆菌、淋病链球菌、沙眼衣原体或解脲脲原体，所述试剂盒包含病原体快速检测微流控芯片，所述微流控芯片上固定有用于检测所述病原体核酸的引物组以及扩增对照和空白对照组成的阵列。本发明运用微流控芯片快速检测技术和核酸扩增技术达到快速检测、多重检测的目的，从而快速便捷地确定目前妊娠妇女的不良预后风险，及时采取针对措施，避免不良预后的发生。
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公开(公告)号：CN116344040B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310571968.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京卡尤迪生物科技股份有限公司 , 北京崔玉涛诊所有限公司
Abstract: 本申请提供用于肠道菌群检测的集成模型的构建方法及其检测装置。该构建方法包括：获得原始肠道菌群数据，其包括健康肠道菌群数据样本和异常肠道菌群数据样本；将健康肠道菌群数据样本的多个不同子集与异常肠道菌群数据样本分别组合为多个肠道菌群数据样本集；分别基于每个肠道菌群数据样本集对多个单次模型进行训练以确定每个单次模型的模型参数；以及将多个单次模型融合为用于肠道菌群检测的集成模型。根据本申请提出的用于肠道菌群检测的集成模型的构建方法，能够明显提高机器学习建模分析的预测准确率和减小多次建模结果的方差，减小数据结果的随机波动，整体直观反应数据集的整体情况，提高建模预测的准确性和客观性及临床适用性。
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公开(公告)号：CN116344040A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310571968.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京卡尤迪生物科技股份有限公司 , 北京崔玉涛诊所有限公司
Abstract: 本申请提供用于肠道菌群检测的集成模型的构建方法及其检测装置。该构建方法包括：获得原始肠道菌群数据，其包括健康肠道菌群数据样本和异常肠道菌群数据样本；将健康肠道菌群数据样本的多个不同子集与异常肠道菌群数据样本分别组合为多个肠道菌群数据样本集；分别基于每个肠道菌群数据样本集对多个单次模型进行训练以确定每个单次模型的模型参数；以及将多个单次模型融合为用于肠道菌群检测的集成模型。根据本申请提出的用于肠道菌群检测的集成模型的构建方法，能够明显提高机器学习建模分析的预测准确率和减小多次建模结果的方差，减小数据结果的随机波动，整体直观反应数据集的整体情况，提高建模预测的准确性和客观性及临床适用性。
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公开(公告)号：CN115700557A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211276142.1
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16B40/10
Abstract: 本发明提供一种用于对核酸样本进行分类的方法、设备和存储介质。所述方法包括：获得核酸样本的聚合酶链式反应PCR曲线数据，该PCR曲线数据包括与PCR循环数对应的一系列信号采样值；将该系列信号采样值作为一维向量输入到卷积神经网络；利用卷积神经网络提取PCR曲线数据的曲线趋势特征，并且根据曲线趋势特征确定PCR曲线数据的曲线类型；以及根据曲线类型提供核酸样本的分类结果。根据本发明提出的用于对核酸样本进行分类的技术，能够通过卷积神经网络对核酸样本的PCR曲线数据进行自动化判读，在提高核酸结果判读准确率的基础上大幅降低核酸结果判读所需的人力资源，从而有效提高核酸样本检验的效率和准确性。
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