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11. 发明公开

CN108766510A 智能病史采集方法、装置及移动采集设备无效
公开(公告)号：CN108766510A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810542963.2
申请日：2018-05-30
申请人：中南大学湘雅医院
发明人：黄伟红 , 胡建中 , 王时惠 , 谢秀梅 , 陈美芳 , 高武强 , 高悦
IPC分类号： G16H10/60 , G16H10/40 , G16H15/00
CPC分类号： G16H10/60 , G16H10/40 , G16H15/00
摘要：本申请实施例提供一种智能病史采集方法、装置及移动采集设备，该方法包括：按预设规则发出问询语音信息，并采集患者基于问询语音信息反馈的病况信息；对病况信息进行识别，并结合预存的多个病况特征点获得病况信息中的关键字；拍摄得到患者的化验单的图像信息，对图像信息进行识别以获得其中包含的多条化验项中存在异常的化验项的相关信息；调用预存的病历模板，基于病历模板并根据关键字和存在异常的化验项的相关信息生成病史概要信息。该采集方案，可通过智能语音问询方式，获得患者的病况简要，并结合拍摄得到的化验单中的化验项的相关信息生成病史概要信息，为后续医生对患者进行就诊提供了有效地参考信息，节省了就诊问询时间。

12. 发明授权

CN114663699B 一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法有权
公开(公告)号：CN114663699B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210220386.1
申请日：2022-03-08
申请人：中南大学湘雅医院
发明人：黄伟红 , 胡建中 , 于永福 , 吴瑞文 , 李靖 , 黄佳 , 高武强 , 高悦 , 刘硕 , 袁英 , 黄婧
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/90 , G16H50/20 , G16H50/30
摘要：本发明公开了一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法，包括识别伤口损伤组织类型的方法和预测伤口愈合时间的方法，其特征在于：所述识别伤口损伤组织类型的方法主要在于训练精准地识别伤口损伤的组织类型的机器学习模型。本发明的一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法，能够精准识别伤口损伤组织类型，能够有助于临床诊断，同时能够摆脱以往依据医生经验判断的方式，能够帮助经验不足的医生依然能够精准地判断伤口组织类型，同时判断过程更加快速便捷，能够精准预测伤口愈合时间，一方面能够帮助经验不足的医生进行判断，另一方面能够让病人时刻了解自己的病情情况。

13. 发明授权

CN116433652B 用于确定胚胎移植的妊娠结果的方法、处理器及装置有权
公开(公告)号：CN116433652B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310531381.5
申请日：2023-05-11
申请人：中南大学
发明人：吴邑岑 , 黄伟红 , 李艳萍 , 张琼 , 傅婧 , 黄佳 , 吴瑞文 , 刘冠宇 , 刘硕 , 高武强
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/69 , G06F16/35 , G16H50/20
摘要：本发明涉及医疗人工智能领域，公开了一种用于确定胚胎移植的妊娠结果的方法、处理器及装置。方法包括：将病历的文字数据输入至第一全连接神经网络，得到第一妊娠率；将胚胎培养的时序图像数据输入至残差网络，得到多张胚胎图像的形态学特征；将时序图像特征输入至序列到序列模型的Decoder层，得到第一融合特征，时序图像特征包括多张胚胎图像的形态学特征和胚胎形态变化的时序特征；将第一融合特征输入至第二全连接神经网络，得到第二妊娠率；将促排卵用药的时序数据输入至长短期记忆网络，得到第三妊娠率；根据第一妊娠率、第二妊娠率和第三妊娠率，确定胚胎移植的妊娠结果。胚胎移(56)对比文件CN 110808098 A,2020.02.18CN 112329664 A,2021.02.05CN 112990319 A,2021.06.18CN 113317820 A,2021.08.31CN 113469958 A,2021.10.01CN 114648488 A,2022.06.21CN 114972167 A,2022.08.30CN 115331803 A,2022.11.11US 2014087415 A1,2014.03.27US 2022367064 A1,2022.11.17WO 2014121205 A1,2014.08.07Lei Shen 等.The Application ofArtificial Intelligence in PredictingEmbryo Transfer Outcome of RecurrentImplantation Failure《.Front. Physiol.》.2022,第13卷(第2022期),1-12.Alejandro Chavez-Badiola 等.Predicting pregnancy test results afterembryo transfer by image featureextraction and analysis using machinelearning《.Sci Rep.》.2020,第10卷(第01期),1-6.Prachi Godiwla 等.Pregnancy Outcomesafter frozen-thawed embryo transfer usingletrozole ovulation induction, natural,or programmed cycles《.Fertil Steril.》.2022,第118卷(第04期),690-698.夏秋平等.体外受精-胚胎移植中受精失败的相关因素《.中南大学学报（医学版）》.2020,第45卷(第08期),960-965.孙丹等.体外受精-胚胎移植术有助于提高宫腔粘连分离术后患者的活产率《.中南大学学报(医学版)》.2022,第47卷(第11期),1559-1567.孔红娇.体外受精-胚胎移植技术中影响异位妊娠发生的多因素分析及预测模型的建立.《中国优秀硕士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》.2022,(第(2022)05期),E068-161.刘凤霞.移植前性激素对冻融胚胎移植妊娠结局的预测价值《.中国优秀硕士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》.2015,(第(2015)12期),E068-71.

14. 发明公开

CN116433652A 用于确定胚胎移植的妊娠结果的方法、处理器及装置有权
公开(公告)号：CN116433652A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310531381.5
申请日：2023-05-11
申请人：中南大学
发明人：吴邑岑 , 黄伟红 , 李艳萍 , 张琼 , 傅婧 , 黄佳 , 吴瑞文 , 刘冠宇 , 刘硕 , 高武强
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/69 , G06F16/35 , G16H50/20
摘要：本发明涉及医疗人工智能领域，公开了一种用于确定胚胎移植的妊娠结果的方法、处理器及装置。方法包括：将病历的文字数据输入至第一全连接神经网络，得到第一妊娠率；将胚胎培养的时序图像数据输入至残差网络，得到多张胚胎图像的形态学特征；将时序图像特征输入至序列到序列模型的Decoder层，得到第一融合特征，时序图像特征包括多张胚胎图像的形态学特征和胚胎形态变化的时序特征；将第一融合特征输入至第二全连接神经网络，得到第二妊娠率；将促排卵用药的时序数据输入至长短期记忆网络，得到第三妊娠率；根据第一妊娠率、第二妊娠率和第三妊娠率，确定胚胎移植的妊娠结果。胚胎移植的妊娠结果的预测更加准确可靠。

15. 发明公开

CN115767436A 一种医护与患者智能手表联动寻回患者的方法及系统有权
公开(公告)号：CN115767436A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211415972.8
申请日：2022-11-12
申请人：中南大学湘雅医院
发明人：黄伟红 , 李靖 , 胡建中 , 高武强 , 黄佳 , 高悦 , 曾淑梅 , 刘冠宇 , 高晨雨 , 刘硕 , 哈芳芳
IPC分类号： H04W4/029 , H04W4/02 , H04W4/90 , G06N3/006
摘要：本发明提供一种医护与患者智能手表联动寻回患者的方法及系统，方法包括：实时采集患者智能手表发出信号定位信息；计算若干个被监测患者所在区域内的饱和度，判断被监测患者所在区域内的饱和度是否小于饱和度阈值，进而选择是否联动控制广播系统广播被监测患者区域内患者越界，并联动医护手表接收越界患者定位信息；医护手表确定越界患者移动方向；采用粒子群优化算法规划医护人员追踪越界患者路径，将越界患者带回至其所属的被监测患者所在区域。本发明提供的医护与患者智能手表联动寻回患者的方法，基于智能手表内带有的IC标签，基于物联网技术进行远程无线定位，为医疗系统的管理人员监护、管理和追踪患者提供了便捷。

16. 发明公开

CN115579127A 一种构建慢阻肺预测模型的方法、系统、设备及存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN115579127A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211221832.7
申请日：2022-10-08
申请人：中南大学
发明人：于永福 , 黄伟红 , 黄佳 , 吴瑞文 , 刘冠宇 , 李靖 , 高武强
IPC分类号： G16H50/20 , G06V30/18 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06T7/00
摘要：本发明公开了一种构建慢阻肺预测模型的方法、系统、设备及存储介质，本方法通过计算获得支气管舒张报告数据中的缺失值，对支气管舒张报告数据中的缺失值进行填充，获得完整的支气管舒张报告数据；匹配完整的支气管舒张报告数据对应的诊断标签；对完整的支气管舒张报告数据进行稀疏特征筛选；获取预选择的多个基础模型，并对每个基础模型进行参数调优，获得多个调优基础模型；将支气管舒张稀疏特征和诊断标签作为第一数据集，并向第一数据集中的每个数据加入拉普拉斯噪声；选择排名靠前的预设数量的调优基础模型；基于排名靠前的预设数量的调优基础模型，构建慢阻肺预测模型。本发明能够提高模型的鲁棒性，提高模型预测的精确度。

17. 发明公开

CN115399738A 一种快速ICU虚假警报识别方法有权
公开(公告)号：CN115399738A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210988923.7
申请日：2022-08-17
申请人：中南大学湘雅医院
发明人：黄伟红 , 岳丽青 , 周建辉 , 胡硕婷 , 聂慧宇 , 李靖 , 黄佳 , 高武强 , 高晨雨 , 刘硕
IPC分类号： A61B5/00 , G06K9/62 , G06N20/00 , G08B21/18 , G16H50/20
摘要：本发明涉及ICU虚假警报识别的技术领域，揭露了一种快速ICU虚假警报识别方法，包括：采集病人体征数据，构成病人体征指标数据；利用生成对抗网络构建病人指标数据样本生成模型，利用病人指标数据样本生成模型生成大量病人体征指标数据；基于概率图理论构建ICU警报识别模型；利用分裂梯度算法对所构建的ICU警报识别模型进行快速优化，得到训练优化后的ICU警报识别模型；当医院系统检测到警报时，采集与警报相关病人的病人体征指标数据，将所采集到的病人体征指标数据输入到训练优化后的ICU警报识别模型中，模型输出是否为虚假警报，若该警报不是虚假警报，则继续输出警报名称以及处理优先级，医护人员根据模型输出结果进行相应的处置措施。本发明所述方法实现大量可用样本数据的生成，实现基于概率图的虚假警报识别、警报名称识别以及处理优先级识别。

18. 发明公开

CN116510258A 运动质量的确定方法、确定装置及电子设备审中-实审
公开(公告)号：CN116510258A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310482918.3
申请日：2023-04-28
申请人：中南大学
发明人：张忠腾 , 黄伟红 , 黄佳 , 李靖 , 高武强 , 刘冠宇 , 吴瑞文 , 于永福 , 吴邑岑 , 刘硕
IPC分类号： A63B24/00
摘要：本发明实施例提供一种运动质量的确定方法、确定装置及电子设备。该方法包括：获取运动者的多种数据，根据运动者的多种数据确定运动者的动作标准程度和运动强度，根据动作标准程度和运动强度以及与动作标准程度和运动强度相关的加权因子综合确定运动质量。该过程通过获取运动者的数据，根据数据确定运动者的运动标准程度和运动强度，根据运动标准程度和运动强度综合确定运动者的运动质量，提高了对运动质量确定的准确性。

19. 发明公开

CN115336977A 一种精准ICU警报分级评估方法有权
公开(公告)号：CN115336977A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210925989.1
申请日：2022-08-03
申请人：中南大学湘雅医院
发明人：黄伟红 , 岳丽青 , 周建辉 , 胡建中 , 胡硕婷 , 聂慧宇 , 李靖 , 黄佳 , 高武强 , 刘硕
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/0205
摘要：本发明涉及ICU警报级别评估的技术领域，揭露了一种精准ICU警报分级评估方法，包括：采集病人体征数据，利用FFT方法对采集的生命体征检查时序数据进行特征提取，构成病人体征数据指标集合；基于线性局部切空间排列算法对病人体征数据指标集合进行流形学习；利用混合采样模型对所构建的训练集进行均衡化采样；基于概率图理论构建病人ICU警报分级评估模型；将所采集到的病人体征指标数据输入到训练优化后的病人ICU警报分级评估模型中，模型输出ICU警报分级评估结果。本发明所述方法基于线性局部切空间排列算法对数据集进行降维，通过先验概率以及条件概率将体征指标与ICU警报级别建立发生概率的对应关系，得到体征指标导致不同ICU警报级别发生的概率。

20. 发明公开

CN115169299A 一种老龄健康评估量表采集及整合方法审中-实审
公开(公告)号：CN115169299A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210556758.8
申请日：2022-05-20
申请人：中南大学湘雅医院 , 湖南鸿鸬智能科技有限公司
发明人：黄伟红 , 胡建中 , 李靖 , 黄佳 , 刘硕 , 于永福 , 吴瑞文 , 高悦 , 高武强 , 袁英 , 黄婧
IPC分类号： G06F40/174 , G06F40/18 , G16H50/30 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/958
摘要：本发明公开了一种老龄健康评估量表采集及整合方法，包括：基于爬虫工具爬取并下载数据，且该数据为表单数据；获取S1中已爬取的数据并对其进行存储；基于已存储的数据表单进行评估整合；基于S3的评估整合结果进行信息录入以及用户画像生成。本发明所述的一种老龄健康评估量表采集及整合方法，利用爬虫技术爬取可用的评估量表，解决了现常用评估量表信息的不完整的问题，搜集更多能够用于老年人进行健康评估的因素，形成更加完整的信息，并最终整合到量表中，用语音识别的方式智能录入评估项结果，解决了传统健康评估量表填写的繁杂步骤，通过建立评估的老龄人健康画像，为健康护理提供直接的参考。

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