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公开(公告)号：CN118762370A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411240526.7
申请日：2024-09-05
申请人： 四川大学华西医院 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司 , 太平洋健康保险股份有限公司
IPC分类号： G06V30/148 , G06V30/26 , G06V30/41 , G16H15/00
摘要： 本申请涉及报告单信息提取相关技术领域，具体涉及一种肺结节检验报告单信息提取方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：获取肺结节检验报告单图片；通过OCR文字识别技术，提取肺结节检验报告单图片中的文本，得到目标文本；基于预先构建的大语言模型对所述目标文本进行纠错，得到纠错后文本；基于纠错后文本，在预设的知识库中进行检索，得到相关文档；将纠错后文本和所述相关文档作为提示词，基于提示词，生成提取结果；其中，所述提取结果包括：按照预设的格式排列的，用于对肺结节检验报告单的内容进行说明的内容；所述预设的知识库为基于公开的医学文献和用户反馈数据构建的。如此可以准确、快速地从肺结节检验报告单中提取关键信息。
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公开(公告)号：CN118588226B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411069804.7
申请日：2024-08-06
申请人： 四川大学华西医院 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G16H20/10 , G06N3/0455
摘要： 本申请涉及用药策略相关技术领域，具体涉及一种抗癫痫药用药策略优化模型的训练方法、优化方法及装置。其中，方法包括：获取预设数量的临床数据，并预处理临床数据；基于临床数据，生成训练数据；其中，每一训练数据，包括状态数据、动作数据和奖励数据；状态数据用于表征患者的身体情况；动作数据用于表征采用的用药策略；奖励数据用于表征疗效、不良反应和血药浓度；基于训练数据对预先搭建的强化学习模型进行训练，直至强化学习模型的验证评估结果符合预设要求，得到抗癫痫药用药策略优化模型。如此，抗癫痫药用药策略优化模型，可以自患者自身的实际信息出发，综合考量疗效、不良反应和血药浓度，生成用药策略。
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公开(公告)号：CN118588226A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411069804.7
申请日：2024-08-06
申请人： 四川大学华西医院 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G16H20/10 , G06N3/0455
摘要： 本申请涉及用药策略相关技术领域，具体涉及一种抗癫痫药用药策略优化模型的训练方法、优化方法及装置。其中，方法包括：获取预设数量的临床数据，并预处理临床数据；基于临床数据，生成训练数据；其中，每一训练数据，包括状态数据、动作数据和奖励数据；状态数据用于表征患者的身体情况；动作数据用于表征采用的用药策略；奖励数据用于表征疗效、不良反应和血药浓度；基于训练数据对预先搭建的强化学习模型进行训练，直至强化学习模型的验证评估结果符合预设要求，得到抗癫痫药用药策略优化模型。如此，抗癫痫药用药策略优化模型，可以自患者自身的实际信息出发，综合考量疗效、不良反应和血药浓度，生成用药策略。
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公开(公告)号：CN118737203A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410722488.2
申请日：2024-06-05
申请人： 四川大学 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向帕金森病的因果语音数字生物标志物分析方法和装置，属于智能医疗技术领域，包括：采集帕金森病患者和健康人群的语音数据并进行数据预处理；对语音数据进行特征提取得到若干语音特征；利用语音迭代因果发现算法，建立语音特征和帕金森病之间的初步因果图，引入权衡因子，根据权衡因子和语音特征之间的条件独立性测试结果，得到更新后因果图；找到更新后因果图中语音特征之间的等价类，根据所述等价类得到最终因果图；实际检测时，根据最终因果图中语音特征和输入语音中语音特征的相似度，判断语音是否来自帕金森病患者。本发明通过构建语音数据和帕金森病间的因果图，为早期帕金森病的检测提供更多的线索和依据。
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公开(公告)号：CN118629398A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410706490.0
申请日：2024-06-03
申请人： 四川大学 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
IPC分类号： G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/16 , G10L19/032 , G10L21/003 , G10L21/0232 , G10L21/14 , G10L25/66 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于特征金字塔的帕金森语音数字生物标志物提取及分类方法和装置，属于智能医疗技术领域，包括：将语音信号转化成声谱图，利用ResNet‑50卷积网络获取声谱图不同尺度的特征图，对特征图进行干预，以学习特征图的重要性，基于重要性对特征进行加权融合，以加权融合后的特征作为帕金森语音数字生物标志物。本发明能够明显提高PD早期诊断的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118299030A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311488967.4
申请日：2023-11-09
申请人： 四川大学华西医院 , 杭州芝兰健康有限公司
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06F16/901
摘要： 本发明涉及一种肺音与AECOPD症状的因果关系解析方法和系统，该解析方法包括：获取待解析的AECOPD肺音数字生物标志物，其中，待解析的AECOPD肺音数字生物标志物为经过预处理后的肺音数字信号；采用深度对抗聚类的方法对待解析的AECOPD肺音数字生物标志物进行特征离散化；利用特征离散化后的AECOPD肺音数字生物标志物的特征来分析与AECOPD症状之间的因果关系。该解析系统包括：用于获取AECOPD肺音数字生物标志物的采集模块和用于对待解析AECOPD肺音数字生物标志物进行分析运算的运算模块。本发明可以构建AECOPD肺音数字生物标志物与AECOPD症状之间的因果图，以确定呼吸音特征与AECOPD的因果关系，揭示疾病发展的生物学机制。通过准确定位关键特征来预测和诊断AECOPD，以优化治疗方案，改善患者病情。
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公开(公告)号：CN117582244A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311410246.1
申请日：2023-10-27
申请人： 四川大学华西医院 , 杭州芝兰健康有限公司
IPC分类号： A61B7/00 , A61B7/04 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G10L25/66
摘要： 本发明涉及一种肺音数字生物标志物信号处理方法和系统。方法包括：基于小波变换方法和/或离散小波变换方法将肺音数字生物标志物信号进行至少一层分解并得到至少一个重构信号；选择重构信号中的高频小波系数并提取能量值；基于能量值构建与呼吸周期相关的特征向量，对特征向量进行降维处理以得到肺音特征。基于现有技术中的肺音数字信号的维数较少以至于分析结果误差较大的缺陷，本发明通过小波变换方法对肺音数字生物标志物信号进行多层分解，得到多维数的肺音特征，从而能够分析到丰富的肺部的肺音特征，对呼吸情况的判断更准确。
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公开(公告)号：CN117958862A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311454386.9
申请日：2023-11-01
申请人： 四川大学华西医院 , 杭州芝兰健康有限公司
摘要： 本发明涉及一种肺音数字生物标志物信号分析方法和系统，方法包括：基于短时傅里叶变换将采集到的肺音数字信号进行至少一次信号转换并得到至少一个谱图；将若干个谱图作为输入以构建训练模型；基于训练模型获取谱图中与肺音相关的特征向量并作为肺音数字标志物信号。本发明通过将肺音数字信号进行多次信号转换能够获取若干个谱图。谱图包括若干个声谱图和若干个倒谱图。声谱图能够用于分析肺音数字信号的频谱特性和时频关系，倒谱图能够用于对信号的周期性或共振特征进行分析，从而为后期特征提取提供有效的数据支持。
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公开(公告)号：CN117958861A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311358672.5
申请日：2023-10-18
申请人： 四川大学华西医院 , 杭州芝兰健康有限公司
摘要： 本发明涉及一种AECOPD肺音数字生物标志物采集装置和方法，采集装置配置有用于在连续时间段内采集患者肺部气流摩擦产生的肺音，并将肺音存储为肺音数字信号的采集单元，其中，采集单元包括若干以特定排布规则设置于患者体表上的声音传感元件，声音传感元件的布设位置至少根据与气管、支气管位置相关的人骨位置来确定，其中，声音传感元件能够基于其布设的不同位置而被划分至不同的采集组中。采集方法包括：在连续时间段内采集患者肺部气流摩擦产生的肺音，并将肺音存储为肺音数字信号，其中，采集肺音所使用的声音传感元件的布设位置以特定排布规则设置于患者体表上，声音传感元件的布设位置至少根据与气管、支气管位置相关的人骨位置来确定。
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公开(公告)号：CN117594234A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311499233.6
申请日：2023-11-09
申请人： 四川大学华西医院 , 杭州芝兰健康有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/213 , G16H20/10 , G16H20/30 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种基于肺音数字生物标志物的AECOPD预警系统，包括用于采集受试者的肺部呼吸音的采集模块；用于从所述采集模块采集的所述肺部呼吸音中提取肺部呼吸音特征数据的特征提取模块；包含预测模型并利用所述预测模型对所述受试者的所述肺部呼吸音和/或所述肺部呼吸音特征数据进行时序数据分析的分析模块，以及与所述分析模块信号连接的输出模块，所述输出模块被配置为：根据所述分析模块获得的所述肺部呼吸音的时序数据的分析结果，输出所述受试者在未来一段时间内疾病发展路径的预测结果以及针对所述受试者的建议。本发明能够克服现有技术对AECOPD进行预测时无法排除受试者自行检测时引入的干扰因素的困难。
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