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公开(公告)号：CN118674972A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410679529.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 首都医科大学附属北京天坛医院 , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/771
Abstract: 本申请提供了一种脑疾病分类方法及装置，其中，方法包括：获取待分类脑部在三维多模态下的影像信息及其对应的影像报告；通过预先训练好的特征提取模型，对影像信息进行特征提取得到影像特征，对影像报告进行特征提取得到文本特征；引入脑结构模板，设计基于影像特征的特征筛选模型，以通过文本特征对影像特征进行特征筛选、过滤与融合，得到降低维度的聚合图像特征；通过多模态融合模型，将聚合图像特征与文本特征进行特征融合，得到待分类脑部的多模态融合特征；将多模态融合特征输入分类模型，确定出待分类脑部的疾病类型。本申请解决了现有技术中三维脑影像数据冗余程度高、脑疾病分类精度低的技术问题，达到提高分类精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN117379044B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311519895.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/145 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/0531
Abstract: 本发明公开了基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，涉及医工融合技术领域。基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，包括以下步骤：S1、阵列式阻抗数据采集；S2、基于阵列式阻抗数据的图神经网络算法；其中，步骤S1中采用n*n阵列式阻抗采集板卡进行四线式阻抗数据采集；步骤S2中对阵列式阻抗采集数据进行图结构数据构建，并使用提出的差分图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血糖浓度的精确估计。本发明采用上述的基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，能够解决现有的血糖监测方法精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN117379044A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311519895.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/145 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/0531
Abstract: 本发明公开了基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，涉及医工融合技术领域。基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，包括以下步骤：S1、阵列式阻抗数据采集；S2、基于阵列式阻抗数据的图神经网络算法；其中，步骤S1中采用n*n阵列式阻抗采集板卡进行四线式阻抗数据采集；步骤S2中对阵列式阻抗采集数据进行图结构数据构建，并使用提出的差分图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血糖浓度的精确估计。本发明采用上述的基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，能够解决现有的血糖监测方法精度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111177937A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010004511.6
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向快速响应的赛如生产系统模型构建方法，属于先进制造生产系统构建技术领域。定义了一套符号描述赛如生产系统构建模型，具体包括以下步骤：一、建立赛如构建阶段模型，完成工人与工序间的分配，并构建赛如单元；二、建立赛如调度阶段模型，完成赛如单元间的调度。考虑了工人并非全部是全能工且具有不同技能范围和生产速率的情况，所述方法解决了实际情况下工人差异带来的生产任务分配和工人之间配合生产上的困难，构建的赛如生产系统具有重构性和良好的响应能力，能够稳定高效的应对具有“多品种、小批量、变批次”特性的波动市场，使得工人利用率保持较高水平。
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公开(公告)号：CN118315047A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410552514.1
申请日：2024-05-07
Applicant: 首都医科大学附属北京天坛医院 , 北京理工大学
Abstract: 本申请提供了一种基于多模态信息的疾病预测方法、装置及可读存储介质，获取待诊断患者的3D医学影像、医学影像报告以及患者基本信息；分别对3D医学影像、医学影像报告以及患者基本信息进行多流编码，得到3D医学影像的影像映射向量、医学影像报告的文本映射向量以及患者基本信息的信息映射向量；融合文本映射向量、信息映射向量以及影像映射向量，确定待诊断患者的多模态信息向量；将多模态信息向量输入至疾病诊断框架的分类预测层，确定待诊断患者的疾病诊断结果。这样，能够利用融合了3D医学影像、医学影像报告以及患者基本信息的多模态信息向量，实现待诊断患者的疾病诊断结果的准确预测，使得预测结果不再局限于某种特定疾病类型。
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公开(公告)号：CN117576997A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311519887.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G09B23/36
Abstract: 本发明公开了一种面向生物阻抗的组织动态模拟系统及方法，涉及生物组织模拟技术领域。一种面向生物阻抗的组织动态模拟系统，包括生物组织模拟器、蠕动泵系统、物质循环模拟系统；生物组织模拟器与蠕动泵系统和物质循环模拟系统连接，蠕动泵系统与物质循环模拟系统连接；所述物质循环模拟系统通过蠕动泵系统按照物质循环流动的方式泵入生物组织模拟器，再从生物组织模拟器泵出流回物质循环模拟系统，形成一个完整的组织动态模拟系统。本发明所述的组织动态模拟系统，支持多种组织同时进行模拟，同时还可以根据真实情况对组成成分进行更改，满足多种模拟需求，灵活性和实用性高。
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公开(公告)号：CN117530677A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311536223.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0536 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列式阻抗的生物组织识别装置，属于医疗器械技术领域，括激励信号产生及阻抗测量模组、阵列式电极设计及选通模组、主控及通信模组；其中，激励信号产生及阻抗测量模组用于多种激励信号的产生和对应阻抗的测量；激励信号的产生部分包括激励源、波形发生器、高速DAC和两个激励电极；阻抗测量部分包括高速TIA、高精度ADC和两个测量电极；高速DAC采用12位，高精度ADC采用16位；阵列式电极设计及选通模组中，电极为阵列式排布；在激励信号的选通上，采用多路选通器。本发明采用上述的一种基于阵列式阻抗的生物组织识别装置，该装置具有小型化、多电极及多频率阻抗采集、精细化生物组织感知和面向多类型目标等特点。
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公开(公告)号：CN111177937B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010004511.6
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向快速响应的赛如生产系统模型构建方法，属于先进制造生产系统构建技术领域。定义了一套符号描述赛如生产系统构建模型，具体包括以下步骤：一、建立赛如构建阶段模型，完成工人与工序间的分配，并构建赛如单元；二、建立赛如调度阶段模型，完成赛如单元间的调度。考虑了工人并非全部是全能工且具有不同技能范围和生产速率的情况，所述方法解决了实际情况下工人差异带来的生产任务分配和工人之间配合生产上的困难，构建的赛如生产系统具有重构性和良好的响应能力，能够稳定高效的应对具有“多品种、小批量、变批次”特性的波动市场，使得工人利用率保持较高水平。
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