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公开(公告)号:CN118888164A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410868467.1
申请日:2024-07-01
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本申请提供了一种计算机断层扫描肺血管造影检查发起方法以及装置,聚焦于计算机断层扫描肺血管造影检查的发起环节,本申请通过考虑以十二导联心电图信号来判断是否存在肺栓塞情况,并引入深度学习技术配置了相应的置肺栓塞检测模型,而由于十二导联心电图检查成本低廉,且没有伤害性,因此为是否发起计算机断层扫描肺血管造影检查提供精确的判断依据,既可以避免医疗资源的浪费,也有助于保障患者的治疗安全。并且,本申请还考虑以可以便捷获得的电子健康记录数据,来更为精确地预测在存在肺栓塞情况下施加溶栓治疗的溶栓风险情况,并针对两个方面的模型预测目标在细节层面继续配置了一系列的优化设置方案,以此进一步加强模型的预测效果。
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公开(公告)号:CN119993451A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202411885316.3
申请日:2024-12-20
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本申请提供了肺栓塞溶栓风险预测模型的配置方法、装置以及处理设备,用于在深度学习的基础上,提供了一个具体的肺栓塞溶栓风险预测模型配置方案,如此配置得到的肺栓塞溶栓风险预测模型对于血流动力学稳定的肺栓塞患者具有高度的针对性、适配性,相较于通用模型配置逻辑,可以精确地实现对于血流动力学稳定的肺栓塞患者的溶栓风险的预测,为临床决策提供高质量的数据辅助服务,进而促使降低治疗风险,获得高质量的医疗服务。
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公开(公告)号:CN119252471A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411020382.4
申请日:2024-07-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G16H50/30 , A61B5/346 , A61B5/00 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16H30/20 , G06F18/2433 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种心脏状态检测方法、装置、设备和介质,包括:采集待诊断患者的目标心电图数据;根据目标心电图数据对应的实际导联数量,从预先训练的多个标准诊断神经网络模型中选择与实际导联数量匹配的目标诊断神经网络模型;将目标心电图数据输入目标诊断神经网络模型,得到目标诊断神经网络模型根据目标心电图数据从预先标定的多个心脏状态标签中确定的至少一个目标心脏状态标签,至少一个目标心脏状态标签用于表征待诊断患者的实际心脏状态。本发明依靠神经网络模型对心电图数据进行自动分析,可以通过心电图及时发现心脏肥大、扩张和增大等状态,能够在产生心力衰竭、猝死以及心律失常等症状之前及时发现心脏异常,使患者能够及时诊治。
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