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公开(公告)号：CN111383328B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010125871.1
申请日：2020-02-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向乳腺癌病灶的3D可视化方法及系统，包括：根据文件上传器的引导和提示，上传采集的乳腺癌医学影像文件；根据上传的乳腺癌医学影像文件通过卷积神经网络的分析得到乳腺外轮廓信息点和乳腺病灶区域信息点，进而通过three.js插件绘制乳腺外轮廓的3D可视化视图和乳腺癌病灶区域的3D医学成像，主要是病灶区域的数据点以及边缘信息点的润化处理，同时添加辅助分析控件对3D成像做进一步分析。本发明可快速高效的对患者乳房医学影像进行可视化，精确定位并分析病灶区域。
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公开(公告)号：CN111368686B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010125423.1
申请日：2020-02-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的脑电图情感分类方法，包括以下步骤：对采集的脑电图数据的所有通道进行筛选，将筛选后剩余的所有通道的长度截短为其中最短的长度，获得处理后的脑电图数据；将处理后的脑电图数据进行分割，获得若干预设时间长度的片段；对获得的片段使用快速傅里叶变换计算得到脑电图数据的功率谱密度数据；构建用于特征提取的基于自编码器的多层模型，并用预先标注的训练集和测试集分别进行训练和测试，获得训练好的多层模型；根据提取获得的特征向量，通过分类器对脑电图数据进行分类。本发明使用深度学习模型，能够实现对不同情感状态下的脑电图数据进行分类。
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公开(公告)号：CN109918475B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910067727.4
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于医疗知识图谱的可视查询方法及查询系统，包括以下步骤：通过查询生成器引导和提示用户，构建获得适用于用户的查询条件；根据获得的查询条件，搜索查询获得点数据信息和边数据信息；根据获得点数据信息和边数据信息，构建医疗知识图谱并填充数据列表；将医疗知识图谱和数据列表绑定获得医疗知识图谱内各数据的具体属性；将数据列表与医疗百科交互，实现每个数据内容详细说明的展示；通过条件过滤和直接选中目标点的方法显示局部关系图，实现可视查询。本发明可解决由于新的医疗内容不断被开拓，新的医疗标准不断被制定，医疗数据难以检索，数据之间复杂关系难以可视化的问题。
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公开(公告)号：CN109994171A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910082960.X
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于临床路径对比的流形可视化方法及系统，包括以下步骤：采集获取规范医疗数据；根据规范医疗数据获得事件数据表和患者基本信息；将事件数据表与患者基本信息进行多变元数据矩阵化处理，得到规范医疗变元特征矩阵；根据规范医疗变元特征矩阵计算获得每个患者的临床路径一致性得分；将标准临床路径数据以及患者的事件数据表和临床路径一致性得分情况分别输入绘图插件中，绘制获得散点对比图；将患者基本信息和事件数据表以及标准临床路径数据分别输入绘图插件中，绘制获得面积对比图，完成临床路径对比的流形可视化。本发明可清楚对比出个人临床路径与标准临床路径的区别，可提高临床路径病案的供应准确率。
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公开(公告)号：CN109918475A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910067727.4
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于医疗知识图谱的可视查询方法及查询系统，包括以下步骤：通过查询生成器引导和提示用户，构建获得适用于用户的查询条件；根据获得的查询条件，搜索查询获得点数据信息和边数据信息；根据获得点数据信息和边数据信息，构建医疗知识图谱并填充数据列表；将医疗知识图谱和数据列表绑定获得医疗知识图谱内各数据的具体属性；将数据列表与医疗百科交互，实现每个数据内容详细说明的展示；通过条件过滤和直接选中目标点的方法显示局部关系图，实现可视查询。本发明可解决由于新的医疗内容不断被开拓，新的医疗标准不断被制定，医疗数据难以检索，数据之间复杂关系难以可视化的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109875546A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910067724.0
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/0402 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向心电图数据的深度模型分类结果可视化方法，包括：将心电图序列输入训练好的深度模型中，获得基准结果；通过遮挡区间抹除选定的心跳区间的信息，将没有选定心跳区间信息时的深度模型输出结果与深度模型输出的基准结果相比较，计算获得每一次心跳对于深度模型的影响因子ΔO；采用渐变色带将每一次心跳的影响因子ΔO可视化表示出来，实现深度模型分类结果的可视化。本发明通过分析宏观和微观两种粒度下心电图数据对于深度模型输出结果的影响，能够展示得到模型分类结果的关键证据，可增强模型输出的分类结果的可解释性。
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公开(公告)号：CN116407958A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310366404.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明属于制冷剂分离技术领域，提供了一种中空复合自支撑膜及其制备方法和应用以及一种制冷剂分离装置，本发明中空复合自支撑膜包含编织支撑管271和包覆于编织支撑管表面的表面分离层272；所述编织支撑管271的材质为聚酯纤维或聚丙烯腈纤维；所述表面分离层272的材质为ILs/MOFs/聚合物复合材料；所述中空复合自支撑膜的外径为1.06～4.6mm。其中，表面分离层具有的较高R32/R125选择性和R32渗透率。与编织支撑管相结合后，断裂强度和制冷剂渗透率明显增强。将上述中空复合自支撑膜错位间隔布置于膜分离管2中，赋予了分离装置优异的制冷剂渗透率，能实现对R410a的持续、快速分离。
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公开(公告)号：CN111324659B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010125418.0
申请日：2020-02-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/2457 , G16H70/00
Abstract: 本发明公开了一种针对时序医疗数据的可视化推荐方法及系统，包括：将采集的时序医疗数据处理为标准格式，获取导入数据库中的数据类别特征；基于已统计分析图表类型，将可视化元素拆分为若干视觉编码通道，不同编码通道对应视觉呈现元素，不同编码通道预设若干种视图绘制方法；根据可视化编码通道内容，获取可视化视觉编码，获取多元化配置结果；根据多元化配置结果，完成可视化推荐；其中，可视化推荐包括：单变量视图推荐、关联特征对视图推荐、替换视图推荐、替换视图推荐。本发明能够实现可视化编码的推荐，可增强推荐结果的针对性以及实用性。
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公开(公告)号：CN115779704A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211572830.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于共生法的混合基质膜及其制备方法和锅炉富氧燃烧、制氮及碳捕集耦合系统，属于气体分离技术领域。本发明将聚二甲基硅氧烷作为基底，ZIF‑8作为纳米多孔填充物，采用共生法制备了用于O2/N2分离、CO2/N2分离的混合基质膜。混合基质膜结合聚二甲基硅氧烷的选择性溶解扩散作用和ZIF‑8的孔径筛分作用，拥有优异的O2/N2、CO2/N2分离效果，将其应用于锅炉富氧燃烧系统，在大幅降低空分过程能耗和制备高纯N2的同时，也极大提高了碳捕集过程中的CO2浓度，对于实现双碳目标有着巨大的现实意义。
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公开(公告)号：CN109948647B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910067775.3
申请日：2019-01-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的心电图分类方法及系统，包括：采集标注好的心电图数据，获得心电图样本数据、类别标签和关键波形标签；将三者以及它们之间的对应关系整合为数据集；数据集包括训练集和验证集；构建基本的深度残差网络，在其主干网络预设位置构建用以重构关键波形位置的分支；分支包括：卷积层和Sigmoid层；训练后，获得训练好的具有分支的深度残差网络模型；通过训练好的模型对待分类检测的心电图数据进行分类。本发明通过在深度残差网络中引入新的分支来检测关键波形，使得模型能够更关注于心电图的关键波形，在可解释性和性能上都得到提升，输出给医生的分类数据更具有参考价值。
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