一种结构化数据的特征工程方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115935156A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211534248.7

    申请日:2022-11-29

    IPC分类号: G06F18/2113 G06F18/2431

    摘要: 本发明公开了一种结构化数据的特征工程方法,S1:将所有特征分成若干组;S2:对每组数据进行k折交叉验证建模,对应的训练集和验证集送入模型进行训练,获得一组本折特征重要性得分,k折后获得k组特征重要性得分;S3:将k组重要性得分平均,平均分排序靠前的特征及其重要性得分加入特征重要性列表中;S4:所有特征按列排列,打乱列排列顺序,循环m次;S5:列表中出现的特征的重要性得分相加,按重要性总得分排列取前10%的特征作为筛选后的特征子集。采用了特征编码、数据管道、基于模型的算法组合方案,以及打乱所有特征的排列顺序,循环多次,可以获得信息量更高、鲁棒性更强的特征子集,从而适合小样本量、高维度结构化数据集。

    一种电动式培养皿细胞刮

    公开(公告)号:CN110257232B

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN201910712727.5

    申请日:2019-08-02

    IPC分类号: C12M1/26

    摘要: 本发明公开了一种电动式培养皿细胞刮,包括手柄壳和刮板,所述手柄壳内设有用于产生高速振动的振动装置,振动装置上连接有振动轴,振动轴穿过所述手柄壳顶部的通孔与所述刮板连接,所述手柄壳上还设有振动开关和所述电源装置,所述电源装置分别与振动开关和振动装置电连接,所述手柄壳的底部设有用于密封手柄壳的盖体。所述振动装置包括电机,电机的输出轴连接有下转动轴,下转动轴通过螺旋弹簧连接有上转动轴,上转动轴的顶部固定有偏心轴,所述偏心轴的连接处固定有所述振动轴。本发明将现有的细胞刮的刮头与能够产生振动的手柄连接,使得现有的细胞刮通过振动在工作的过程中与培养皿产生的摩擦力更大,贴壁细胞就非常容易的被刮下来。

    一种电动式培养皿细胞刮
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110257232A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910712727.5

    申请日:2019-08-02

    IPC分类号: C12M1/26

    摘要: 本发明公开了一种电动式培养皿细胞刮,包括手柄壳和刮板,所述手柄壳内设有用于产生高速振动的振动装置,振动装置上连接有振动轴,振动轴穿过所述手柄壳顶部的通孔与所述刮板连接,所述手柄壳上还设有振动开关和所述电源装置,所述电源装置分别与振动开关和振动装置电连接,所述手柄壳的底部设有用于密封手柄壳的盖体。所述振动装置包括电机,电机的输出轴连接有下转动轴,下转动轴通过螺旋弹簧连接有上转动轴,上转动轴的顶部固定有偏心轴,所述偏心轴的连接处固定有所述振动轴。本发明将现有的细胞刮的刮头与能够产生振动的手柄连接,使得现有的细胞刮通过振动在工作的过程中与培养皿产生的摩擦力更大,贴壁细胞就非常容易的被刮下来。

    一种基于机器学习方法的重症胰腺炎预测模型构建方法

    公开(公告)号:CN114141363B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202111484319.2

    申请日:2021-12-07

    IPC分类号: G16H50/20 G16H50/70

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习方法的重症胰腺炎预测模型构建方法,方法如下:获取预测对象的临床和实验室指标相关数据,并对所获取数据进行预处理;去掉缺失或变化不大的指标;数据分箱;重症胰腺炎数据预测模型的筛选;对选定模型的预训练;根据预训练结果筛选并确定出与10个重症胰腺炎关联的特征指标,再次训练;根据受试者工作特征曲线,确定出适用于预测算法的阈值,进而得到最终的重症胰腺炎数据预测模型。基于多个临床指标的无创诊断重症胰腺炎模型解决了诊断滞后问题,预测速度快,准确度高,能够为重症胰腺炎临床诊断提供参考。

    经腹膜后入路构建大鼠肾下腹主动脉瘤模型及构建方法

    公开(公告)号:CN113545878A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202110816267.8

    申请日:2021-07-20

    IPC分类号: A61D1/00 A61D7/00

    摘要: 本发明涉及生物及医药技术的技术领域,特别是涉及经腹膜后入路构建大鼠肾下腹主动脉瘤模型及构建方法,操作相对简单,可避免经腹腔入路所致的风险,未采用加压灌注,缩短灌注时间至20min,无下肢缺血发生,且不影响成瘤率,对血管损伤极小,灌注结束后局部压迫便可止血,显著提高了手术成功率;包括以下步骤:S1、大鼠术前12h禁食,按40~50mg/kg,予戊巴比妥钠麻醉,麻醉满意后取右侧卧位,常规备皮,消毒,取左侧腋后线肋缘下至大腿根部间连线为切口,长3~3.5cm,逐层切开皮肤、皮下组织及肌肉,见腹膜后脂肪组织,并沿着脂肪组织找到腹膜与腰背肌潜在间隙,用棉签分离此间隙直达腹主动脉,分离腹主动脉与下腔静脉。

    一种基于机器学习方法的重症胰腺炎预测模型构建方法

    公开(公告)号:CN114141363A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111484319.2

    申请日:2021-12-07

    IPC分类号: G16H50/20 G16H50/70

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习方法的重症胰腺炎预测模型构建方法,方法如下:获取预测对象的临床和实验室指标相关数据,并对所获取数据进行预处理;去掉缺失或变化不大的指标;数据分箱;重症胰腺炎数据预测模型的筛选;对选定模型的预训练;根据预训练结果筛选并确定出与10个重症胰腺炎关联的特征指标,再次训练;根据受试者工作特征曲线,确定出适用于预测算法的阈值,进而得到最终的重症胰腺炎数据预测模型。基于多个临床指标的无创诊断重症胰腺炎模型解决了诊断滞后问题,预测速度快,准确度高,能够为重症胰腺炎临床诊断提供参考。

    可扩音存储传输音频内容的电子听诊装置

    公开(公告)号:CN108606809A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810751640.4

    申请日:2018-07-10

    IPC分类号: A61B7/04

    摘要: 本发明公开了一种可扩音存储传输音频内容的电子听诊装置,包括医用听诊器,医用听诊器上设置有采音器、存储器和扩音器;采音器用于采集人体内的心音信号并将采集到的心音信号通过信号处理单元发送到存储器;存储器用于接收采音器发送来的心音信号,还用于将所接收到的心音信号发送到扩音器;扩音器用于接收存储器发送来的心音信号并进行播放。该装置改变了传统听诊器无扩音功能、无法存储音频听诊内容、无法反复播放、无法传输音频内容等缺陷,运用简易电子技术和装置,使听诊器能即时扩音、存储和传输,便于临床医生对听诊内容反复检听和分析,便于临床示教,便于远程会诊传输第一手听诊内容。

    早期预测重度胰腺炎的数据处理方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115240840A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210481762.2

    申请日:2022-05-05

    IPC分类号: G16H50/20 G16H50/70

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及早期预测重度胰腺炎的数据处理方法、装置和存储介质,其包括包括以下步骤:步骤1.获取距离发病时间不超过2天的急性胰腺炎患者中上腹部增强CT图像;步骤2.勾画胰腺区域ROI;步骤3.勾画胰周区域ROI;步骤4.分别计算中上腹部CT图像以label1、label2为掩膜所对应的影像组学数据;步骤5.将影像组学数据分别进行等距分箱编码或等频分箱编码;步骤6.计算多个影像组学特征值的线性组合;步骤7.根据预测分值按照预测步骤计算,采用本发明的步骤,可以高效根据患者影像组学特征的分值将患者区分为轻度组、中度组或重度组,具有良好的临床指导意义,为临床工作者提供更优的决策参考。