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  • 一种多源异构慢病数据质量检测系统, 包括:数据源采集模块、数据转换聚合模块、质量规则维护模块、数据质量检测模块、数据异常处理模块和数据质量分析模块, 通过采集并进行多源异构慢病数据结构化和标准化后, 从中获取主数据和元数据信息并挖掘数据质量...
  • 本发明公开了一种基于医学检索增强生成的医疗诊断预测方法及系统, 本发明利用从不同来源检索得到的外部知识来扩大临床信息的覆盖范围, 结合基于图的临床文本索引范式与双层检索框架将多源信息综合成连贯且上下文丰富的响应, 解决检索增强生成方法处理平...
  • 本发明提供了一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型, 针对现有住院风险预测方法多为二分类、忽视时间因素、样本划分不合理及模型稳定性差问题, 本发明采用按患者ID分组划分训练集与测试集的方式, 避免数据泄露;构建包括岭回归、XGBoo...
  • 本发明提供了一种当次检查后入院的预测分类模型, 该模型基于电子健康记录数据, 包括人口统计信息、诊断记录、实验室检测、输入/输出事件多源异构信息, 经过缺失值处理、特征筛选、标准化与编码预处理步骤后, 构建结构化特征矩阵。采用逻辑回归、随机...
  • 本发明提供了一种基于心血管病患者下次入院的时间序列预测回归模型, 现有再入院预测方法多局限于二分类判断、缺乏对具体住院时间的预测能力, 且忽视动态生理指标变化趋势的问题, 本模型融合MIMIC‑III数据库中的多次住院记录与关键实验室检测数...
  • 本发明提供一种结合超维计算与大语言模型的认知障碍诊断方法, 包括:将多模态样本特征向量编码为多模态超维特征向量;利用注意力启发的跨模态特征融合机制将编码的多模态超维特征向量聚合为融合特征向量;通过感知器进行分类, 并将分类结果映射为动作语义...
  • 本申请公开一种腹膜功能评估模型的训练方法及装置, 可应用于人工智能领域, 包括:获取目标用户的视网膜图像数据和临床数据, 并将这两种数据进行融合, 形成多模态融合数据。这种多模态数据融合方式为腹膜功能评估模型提供了更丰富、全面的信息输入, ...
  • 本发明提供了一种基于可解释性增强机的LDL‑C浓度估算方法, 属于医学检测与人工智能技术领域, 包括:从预设数据库中选取具有完整血脂检测记录的受试者得到初始数据;对初始数据进行数据清理, 并对两次访视下的血脂测量数据进行纵向合并得到数据集;...
  • 本发明公开了一种基于柔性电子与多参数融合的患者出入量监测方法及系统, 该方法包括:通过多个包括柔性电子设计的监测设备获取目标患者的多个监测参数;根据所述监测参数, 确定所述目标患者在每一监测项目的液体量参数;基于所述目标患者对应的病症类型,...
  • 本发明公开了一种慢性疾病预后方法、模型、装置、计算机设备及存储介质, 方法包括:获取待预后人员的医学图像以及医疗数据;在医学图像中, 提取出深度学习特征以及影像组学特征;在深度学习特征以及影像组学特征二者中, 确定出二者的共享特征以及独特特...
  • 本公开涉及一种血压预测模型的更新方法、装置及电子设备, 其中, 该方法包括:获取与血压预测相关的传感器采集的信号和基于所述传感器采集的信号预测得到的血压值的校正值, 其中, 所述与血压预测相关的传感器采集的信号基于同一用户产生, 所述基于所...
  • 本发明涉及医学诊疗技术领域, 具体提供一种诊疗方案推荐方法、系统、终端及存储介质, 包括:收集历史患者的医疗数据, 所述医疗数据包括患者的基本信息、症状、检查结果、诊疗方案和治愈结果;分别从患者的基本信息、症状和检查结果中提取特征, 结合诊...
  • 本发明公开了一种孕早期妊娠糖尿病的分类方法及装置。其中, 该分类方法包括:获取待测样本的特征参数集合, 其中, 特征参数集合是通过妊娠糖尿病的cfDNA片段组学数据提取得到的, 特征参数集合包括下述至少之一:末端基序、MDS数据、CGN/N...
  • 本申请公开了一种心肺复苏后神经功能预后预测模型的构建方法及其应用, 方法, 包括获取心肺复苏后达到自主循环恢复患者的临床资料, 并筛选符合排纳标准的临床患者;以脑功能分类为因变量, 分别采用LASSO回归分析法与Boruta特征筛选法筛选特...
  • 本申请公开了一种心肺复苏后肾小球滤过率的预测模型、构建方法及其应用, 包括样本数据收集及预处理;确定自变量、因变量和结局变量;筛选独立影响因素, 并基于方差膨胀因子评估所述独立影响因素之间的关系;基于独立影响因素构建列线图预测模型;基于准确...
  • 本发明公开了基于大数据的特定疾病康复效果评估方法及系统, 涉及医疗健康信息技术领域, 包括, 收集骨关节炎患者的步态周期数据、关节活动度数据、血清COMP浓度数据、尿CTX‑I I水平数据和WOMAC评分数据, 并进行标准化处理, 得到标准...
  • 本发明提供一种基于机器学习的慢性阻塞性肺病的分级诊断和急性加重预测方法。该方法包括:获取患者的肺功能测量数据、临床信息、实验室检测结果、CT图像、代谢分析数据和急诊随访记录;使用卷积神经网络对CT图像进行肺叶区域的图像分割;对标准化处理后的...
  • 本发明涉及医学人工智能技术领域, 公开了一种基于双编码器与扩散模型的脑疾病预测方法, 包括:对功能磁共振图像预处理并构建脑功能网络;通过扩散模型实现语义保持的数据增强, 其中加噪过程采用双重随机矩阵和余弦调度策略, 去噪过程利用含全局拓扑特...
  • 本发明公开了一种基于电子健康记录的特征融合肺癌风险预测方法, 属于医疗数据分析技术领域, 所述方法包括的步骤为:提取结构化数据特征和取非结构化文本特征、将结构化特征向量与词向量矩阵进行拼接、利用GRU门控模型进行时序建模、对拼接向量的权重和...
  • 本发明公开了一种基于线粒体功能的新型冠状病毒心肌损伤早期预测方法, 方法包括;确定采样对象并完成样本采集;完成包括线粒体膜电位、ROS生成水平、ATP含量、mtDNA释放水平以及mPTP开放程度在内的节点指标数据采集;对所有节点指标数据完成...
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