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  • 本申请公开了一种用于奥沙利铂治疗结直肠癌诱导的周围神经毒性预测方法, 涉及药物应用技术领域, 方法包括:获取患者使用奥沙利铂治疗前的药前患者信息和使用后的临床特征数据;基于药前患者信息和临床特征数据进行处理与特征分析, 确定与神经毒素相关的...
  • 本发明公开基于大数据的居民健康智能分析方法及系统。包括:获取居民的多个健康指标的历史数据并进行时间对齐与清洗, 预设滑动窗口计算短期波动度, 获得趋势基线, 结合短期波动度生成健康轨迹偏离趋势。将关键生活事件映射为事件冲击向量, 与健康轨迹...
  • 本发明公开了一种适用于儿童体温计的智能控制方法及系统, 涉及控制监督技术领域, 包括, 采集多模态数据, 对图像数据进行增强处理, 生成增强图像;基于增强图像进行图像配准和温度映射, 生成儿童实时体温映射图像;基于儿童实时体温映射图像进行局...
  • 本发明公开了一种基于异构数据融合的心衰风险分级预警方法及系统, 包括:同步采集患者的高频生理、低频主观报告及事件驱动的行为三类异构数据;采用一种长短期记忆网络LSTM与梯度提升决策树GBDT的动态加权融合架构进行处理, 并通过注意力机制动态...
  • 本发明公开了麻醉风险术前访视评估系统, 涉及麻醉风险评估技术领域, 本发明在保留现有评分方法如CAT指数、MET活动当量等的基础上, 通过引入了基于数据分类分析与权重自适应计算的优化机制, 使评分过程更加科学、客观, 并具备个体化特征, 通...
  • 本发明提供了一种基于跨模态特征交互的胸腺患病风险预测方法及系统, 该方法包括:分别对CT影像数据、MRI影像数据、影像报告进行预处理;对第三数据依次进行分词、向量转化、特征提取、池化, 将标注后的语义特征向量输入至图像生成网络, 以生成PE...
  • 本发明公开了一种基于移动终端的肛肠术后智能随访管理方法及系统, 涉及通信数据技术领域。包括依据手术前后患者的临床指标和预设权重, 构建动态的随访调查矩阵, 随访调查矩阵旨在确定各随访阶段的间隔时长;移动终端通过随访调查矩阵建立时效性的医患沟...
  • 本发明涉及健康信息学技术领域, 具体为一种基于血神经酰胺标志物的心梗量化预警方法及系统, 包括以下步骤:获取血液神经酰胺浓度及临床指标, 标注变化趋势比对异常样本, 筛选心梗数据计算相关系数, 提取气象数据比对重合度, 筛选干预数据映射曲线...
  • 本发明涉及医疗诊断技术领域, 公开了专病模型专家微调训练平台, 包括, 参数定义模块用于接收用于特定疾病诊断任务的模型结构参数;目标函数配置模块用于设定多目标损失函数, 包括诊断准确性目标、推理效率目标以及模型复杂度正则化目标;优化引擎模块...
  • 针对现有病毒性肺炎相关预测模型缺乏病情分级的精准区分、模型构建依赖实验室及影像学数据、可解释性不足等问题, 本申请提供了一种基于症状体征的即时可解释性病毒性肺炎病情分级判别模型构建方法, 包括:获取受检者的临床信息, 构建样本数据集;确定N...
  • 本申请公开了用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法、装置、设备及介质, 涉及人工智能技术领域, 包括:接收包含颅内动脉瘤的三维医学影像, 并输入至目标血流动力学预测模型, 从三维医学影像中捕捉颅内动脉瘤的综合形态特征;将血流边界条件输入...
  • 本发明涉及医疗数据管理技术领域, 公开了GIST专病数据库智能管理系统, 包括多源数据采集模块、标准化处理模块、智能分析模块和安全共享模块;所述多源数据采集模块分别与医院信息系统H IS、实验室信息系统L IS、影像归档和通信系统PACS及...
  • 本发明公开了一种多模态数据融合的情绪识别方法及系统, 涉及情绪监测技术领域, 解决了现有技术在情绪监测时依赖于采集数据采集设备, 导致数据采集和处理过程繁琐, 导致情绪识别的时效性和灵活性不足的技术问题;本发明利用测试者的大量测试数据训练人...
  • 本发明公开了一种基于多模态数据融合的足部矫正数据自适应分析方法, 包括通过传感器采集目标的足底压力数据、关节角度数据及肌电数据, 构建初始足部生物力学数据并进行预处理和时序对齐;提取足部生物力学特征并与异常特征数据库匹配, 生成异常类型特征...
  • 本发明公开了一种基于自适应学习路径推荐的心理教育咨询方法, 涉及心理教育技术领域, 本发明包括以下步骤:通过多模态传感器采集用户心理状态数据及生理信号, 构建动态用户画像, 实时反映用户认知能力变化;基于构建的用户画像, 将心理教育知识库分...
  • 本申请实施例提供一种多模态数据融合的敏捷管理方法、装置、设备及存储介质, 应用于医疗保险技术领域。所述方法在获取多模态用户数据后, 可以从多模态用户数据中提取待融合特征, 再将待融合特征输入评分网络, 以通过评分网络计算实时评分, 并根据实...
  • 本发明属于生物信息学与医学数据分析技术领域, 且公开了基于多源数据融合的神经退行性疾病综合分析平台, 所述基于多源数据融合的神经退行性疾病综合分析平台包括:数据整合模块;基因名称转换模块;核心分析模块;网络分析模块;药物筛选模块;组学可视化...
  • 本发明属于疾病进展预测技术领域, 公开了基于时序共病网络的慢性病进展模式挖掘方法及系统。本发明提供了一种结合时间相关风险系数和与图神经网络的疾病进展关键路径识别方法, 相较于传统路径挖掘方法, 加入了图神经网络对图中疾病的节点信息进行融合,...
  • 本发明提供了基于AI的病案诊断及手术操作码的智能生成方法及系统, 涉及医疗信息技术领域, 该方法从医院信息系统获取多模态数据, 包括文本病历、医学影像、手术视频及病理报告;通过多模态融合模型提取实体及关系, 构建包含时空维度的院级疾病知识图...
  • 本公开的实施例公开了基于医学大模型的模型去偏见方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:对多模态医学数据集进行多层级去偏见校正后进行数据均衡分组, 得到多模态均衡医学训练数据集;对服务器集群进行资源检测;将多模态均衡医学训练数据集...
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