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1. 发明专利

AU2021103916A4 MACHINE LEARNING BASED OBESITY ANALYSIS FOR EARLY DETECTION OF HEART DISEASE 未知
公开(公告)号：AU2021103916A4
公开(公告)日：2021-09-09
申请号：AU2021103916
申请日：2021-07-07
申请人： BHATTACHARYA SUMANTA DR , DIXIT CHANDRA KUMAR DR , GUMMADI ANAND KUMAR MR , KUMAR P SANTHOSH DR , MANGAL ADARSH DR , MURTHY CH V RAMANA DR , PATHURI RUCHITHA SREE MS , RAJAKUMARI KAVITHA ESTHER DR , REDDY S L PRATHAPA DR , SNEHA YERRAM MS , VARIGONDA RAVIKANTH , VELADI SAI HARSHINI MS
发明人： KUMAR P SANTHOSH , REDDY S L PRATHAPA , RAJAKUMARI KAVITHA ESTHER , SNEHA YERRAM , MURTHY CH V RAMANA , VARIGONDA RAVIKANTH , PATHURI RUCHITHA SREE , VELADI SAI HARSHINI , BHATTACHARYA SUMANTA , DIXIT CHANDRA KUMAR , MANGAL ADARSH , GUMMADI ANAND KUMAR
IPC分类号： G16H50/20 , A61B5/00 , A61B5/02 , A61B5/107 , A61B5/346 , G06K9/00 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06T7/00 , G16H50/30
摘要： MACHINE LEARNING BASED OBESITY ANALYSIS FOR EARLY DETECTION OF HEART DISEASE This invention discloses a novel approach towards detection of obese features using Image analytics with better accuracy for early detection of heart disease. The invention also sends alerts regarding obesity and suggests coping strategies to overcome obesity using machine learning algorithms. This invention focuses on early detection of heart disease by differentiating normal ECG signal and abnormal ECG signal due to obesity, which involves three steps where the first step involves removal of noise from these biological signals by designing of specific filters namely band reject filter with the cut off frequencies in the range of 57-63 Hz for removal of interferences due to power line and usage of band pass filter with cut off frequencies in the range of 0.05 -30 Hz for removal of signals due to patient motion or patient's chest movement. Second step involves computation of step variables and feature extraction using wavelet transform algorithm decomposing signals using wavelets. Third step involves Machine learning algorithm which utilizes obesity based extracted features along with parameters as input gains knowledge by training the classifier which is able to analyze ECG signals for presence of heart disease. D -E Figure 1.FlowDiagramofObesityAnalysisbypredictingBI Geoety/atOW ititer WiWlets 0 Transform Transformi %BM Predictiona Figure 2. StagesInvolvedin ProposedSystem ofCardiac ArrhythmiaDetection

2. 发明专利

AU2021103997A4 ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED BRAIN DISORDER DIAGNOSTIC SYSTEM 未知
公开(公告)号：AU2021103997A4
公开(公告)日：2021-09-09
申请号：AU2021103997
申请日：2021-07-09
申请人： BHATTACHARYA SUMANTA DR , BINDU P DR , BORA ASHIM DR , CHANDIRAN I SARATH PROF , DIXIT CHANDRA KUMAR DR , MANGAL ADARSH DR , PADMANAYAKI S MRS , RAMAN S G MR , SHARMA MUKTA DR , SNEHA YERRAM MS , SOUBACHE I D DR , SWAMY B VENKATA DR
发明人： CHANDIRAN I SARATH , SHARMA MUKTA , SOUBACHE I D , SNEHA YERRAM , BINDU P , RAMAN S G , MANGAL ADARSH , PADMANAYAKI S , BHATTACHARYA SUMANTA , BORA ASHIM , DIXIT CHANDRA KUMAR , SWAMY B VENKATA
IPC分类号： G16H50/20 , A61B5/00 , A61B5/245 , G16H50/70
摘要： ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED BRAIN DISORDER DIAGNOSTIC SYSTEM This invention relates to a method for empirical risk assessment of brain disorder using a neural network diagnostic system. The said method comprises the steps of magneto-encephalography (MEG) measurement of resting-state MEG signals using a MEG scanner, data pre-processing of the MEG signals measured, developing network architecture, made of a convolution neural network, model training and testing, by evaluating the performance of the developed network architecture based on the sample data and the open-access databases, nested cross validation, for classifying 10 patients with Alzheimer's disease, Epilepsy, and Parkinson's disease, decoding the disease labels, by using relative power of the MEG signals using a support vector machines (SVM) model. MEG Signals measurement. Data Pre-processing of the measured MEG Signals. Developing network architecture model. [ Model training and testing. [ Nested cross-validation of the trained and tested model, Decoding the disease labels. Figure 1. Flow Diagram of Artificial Neural Network Based Brain Disorder Diagnostic System

3. 发明专利

DE202022104275U1 System für intelligentes Ressourcenmanagement für verteilte Maschinenlernaufgaben 未知
公开(公告)号：DE202022104275U1
公开(公告)日：2022-08-25
申请号：DE202022104275
申请日：2022-07-28
申请人： ALEMRAN AHMED , DIXIT CHANDRA KUMAR , GUPTA SHASHI KANT , HARALAYYA BHADRAPPA , PATHAK ANCHAL , RAO MANOJ KUMAR , SHARMA ANSHUL , SINGH MAHESH , SINGH PRABHDEEP , SOMANI PARIN , TAHILYANI SHAILENDRA , TRAN TIEN ANH
IPC分类号： G06F9/50 , G06N3/08
摘要： Ein System (10) für intelligentes Ressourcenmanagement für verteilte maschinelle Lernaufgaben, wobei das System umfasst:ein Ressourcenanforderungs-Eingabemodul (1), das so konfiguriert ist, dass es eine Anforderung für ein Ressourcenverwaltungsprodukt empfängt;ein Funktionsmodul für maschinelles Lernen (2), das so konfiguriert ist, dass es ein oder mehrere Ensembles für maschinelles Lernen ausführt, um eine oder mehrere Prioritäten für verteilte maschinelle Lernaufgaben für das Ressourcenmanagementprodukt vorherzusagen;eine Aufgabenkomponente (3), die so konfiguriert ist, dass sie ein oder mehrere Pakete an ein oder mehrere andere Internet-der-Dinge-Module auf einer verteilten Datenbank für maschinelles Lernen mit verteiltem maschinellem Lernen übermittelt;eine Paket-Warteschlange (4) für Aufgaben des verteilten maschinellen Lernens, die die ein oder mehreren Pakete für Aufgaben des verteilten maschinellen Lernens in der Datenbank für Aufgaben des verteilten maschinellen Lernens speichert;eine Warteschlange (5) für die Ressourcenverwaltung, in der die Ressourcen zur Weiterleitung an die Warteschlange für verteilte maschinelle Lernaufgaben gespeichert werden; undein Ergebnismodul (6), das so konfiguriert ist, dass es innerhalb des Ressourcenverwaltungsprodukts einen nativen Zugriff auf die eine oder mehrere Aufgabenprioritäten des verteilten maschinellen Lernens durch ein computergestütztes Modell (61) bereitstellt, das von einem Server unter Verwendung einer optimalen Ressourcennutzung in den verfügbaren Ressourcen unter Verwendung von verarbeiteten Daten aus dem Ressourcenanforderungs-Eingabemodul (1), dem Funktionsmodul des maschinellen Lernens (2), der Aufgabenkomponente (3), der Warteschlange für verteilte maschinelle Lernaufgaben (4) und der Warteschlange für die Ressourcenverwaltung verarbeitet wird.

4. 发明专利

DE202022103801U1 Ein intelligentes Finanzverwaltungssystem für E-Commerce-Websites zur Analyse von Preisen und Gewinnen durch maschinelles Lernen 未知
公开(公告)号：DE202022103801U1
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：DE202022103801
申请日：2022-07-07
申请人： ALEMRAN AHMED , DIXIT CHANDRA KUMAR , GUPTA SHASHI KANT , HARALAYYA BHADRAPPA , HUSAIN FIROZ , KARRAS DIMITRIOS A , KHAN ABDUL TAYYAB , KHAN IMRAN ULLAH , PATHAK ANCHAL , SINGH HEMANT KUMAR , SINGH PRABHDEEP , TRAN TIEN ANH
IPC分类号： G06Q30/00 , G06Q30/02 , G06Q30/06
摘要： Ein intelligentes Finanzmanagementsystem (10) für E-Commerce-Websites zur Analyse von Preis und Gewinn unter Verwendung eines maschinellen Lernansatzes, wobei das System Folgendes umfasst:eine Preisdatenbank (1) umfasst eine Liste angepasster Preise für ein Produkt, wobei der Preis des Produkts mit autorisierter Modifikation oder Hinzufügen des Preises oder Ändern des Preises über einen Maschinenalgorithmus auf der Grundlage von Nachfrage und Angebot auf E-Commerce-Websites variiert;eine Einheit zur Verwaltung von E-Commerce-Aktivitäten (2), die dazu dient, Informationen über Kundeninteraktionen mit der Website eines Einzelhändlers in Bezug auf E-Commerce vom Einzelhändler zu erhalten;eine Produktpreisanalyseeinheit (3), die Informationen über die Preise ähnlicher Produkte sammelt, die in der Preisdatenbank (1) gespeichert sind, diese Preise anpasst, um sie so wettbewerbsfähig wie möglich zu machen, indem sie eine Reihe von eingebauten Regeln verwendet, und dann die aktualisierten Preise in den eigenen Shop des Verkäufers auf dem Webserver einstellt; undeine Prozessoreinheit (4), die mit dem Speicher, einer Preisdatenbank (1) und einem E-Commerce-Website-Portal (5) und einem Netzwerk verbunden ist, wobei die Prozessoreinheit (4) kommunikativ mit dem Computerspeicher und der Netzwerkschnittstelle gekoppelt ist, wobei der Prozessor verwendet wird, um eine Anfrage zur Durchführung der E-Commerce-Transaktion von der Verkäufer-Website zu senden, wobei die Anfrage eine Kontaktinformation undeine E-Mail-Adresse des Kunden und eine Transaktionsinformation enthält, wobei die Prozessoreinheit (4) die von der Produktpreisanalyseeinheit (3), der Preisdatenbank (1) und der E-Commerce-Aktivitätsmanagementeinheit (2) empfangenen Daten unter Verwendung eines angepassten maschinellen Lernmoduls verarbeitet und den Preis und den Gewinn für den Einzelhändler entsprechend den Kosten für den Einzelhändler berechnet.

5. 发明专利

DE202022100927U1 System zur Vorbereitung und Übertragung von Medikamentendosen mit künstlicher Intelligenz 未知
公开(公告)号：DE202022100927U1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：DE202022100927
申请日：2022-02-18
申请人： AHMAD NABEEL , ALASKAR KAMAL , DIXIT CHANDRA KUMAR , JAISWAL SUSHMA , MUTHULINGAM SEENUVASAN , PANDEY MANISH RANJAN , SHUKLA ARVIND KUMAR , SINGH RAJDEEP , SIVARAMAKRISHNAN RAVICHANDRAN , TRIPATHI ARPAN KUMAR
IPC分类号： G16H20/10 , A61J1/22 , A61J7/02 , G06V20/52 , G07C11/00
摘要： Ein System (100) zur Vorbereitung und Übertragung von Medikamentendosen, das einen Mechanismus der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet, bestehend aus:einer Raspberry-Pi-Kamera (1), die so konfiguriert ist, dass sie ein Bild mit kristallklarer 5MP-Auflösung oder 1080p-HD-Videomaterial mit 30 Bildern pro Sekunde überträgt;einen Raspberry Pi-Mikrocontroller (2), der so konfiguriert ist, dass er die Dosierungszubereitung über die Raspberry Pi-Kamera (1) steuert und überwacht;eine Lithium-Ionen-Batterie (3), die mit dem Raspberry-Pi-Mikrocontroller (2) verbunden ist, um eine bessere Energieeffizienz zu erreichen;einen DC-DC-Abwärtswandler (4), der mit einer konstanten Ausgangsspannung von 5 V konfiguriert ist und als Schnittstelle zum Raspberry Pi-Mikrocontroller (2) verwendet wird;einen Wechselstrom-Gleichstrom-Laderegler (5), der über eine Schnittstelle mit der Lithium-Ionen-Batterie (3) verbunden ist, wenn die Lithium-Ionen-Batterie (3) zur gleichen Zeit, zu der die Lithium-Ionen-Batterie (3) über den Wechselstrom-Gleichstrom-Laderegler (5) geladen wird, abgeschaltet ist;ein Dosierungsvorbereitungssystem (6), das mindestens einen Tank umfasst, der für den Mischvorgang in dem Medikamentendosierungsvorbereitungs- und -transfersystem (100) einzeln angeschlossen ist;einen Heiz- oder Kühlabschnitt (7), der mit dem Dosierungsvorbereitungssystem (6) verbunden ist und in dem die Medikamentendosis nach Abschluss der Dosierungsvorbereitung vorsichtig in den Heiz- oder Kühlabschnitt (7) übertragen wird;ein Druckmessgerät (8), das mit dem Raspberry Pi-Mikrocontroller (2) verbunden ist, um den Druckbereich für den künstlichen Mischprozess von chemischen und natürlichen Komponenten aufrechtzuerhalten; undein Zeitmesssystem (9), das mit dem Raspberry-Pi-Mikrocontroller (2) verbunden ist, um die Zeit für den Mischprozess der chemischen und natürlichen Komponenten festzulegen;dadurch gekennzeichnet, dass die vorbereitete Medikamentendosis in verschiedene Anwendungen zur Verwendung für Patienten umgewandelt wird.

6. 发明申请

WO2010044083A2 A MULTI-WELL PLATE FOR BIOLOGICAL ASSAYS 审中-公开
标题翻译：用于生物测定的多层板
公开(公告)号：WO2010044083A2
公开(公告)日：2010-04-22
申请号：PCT/IE2009000072
申请日：2009-10-14
申请人： UNIV DUBLIN CITY , VASHIST SANDEEP KUMAR , O'SULLIVAN STEPHEN A , O'NEILL FEIDHLIM T , HOLTHOFER HARRY , O'REILLY BRIAN , DIXIT CHANDRA KUMAR
发明人： VASHIST SANDEEP KUMAR , O'SULLIVAN STEPHEN A , O'NEILL FEIDHLIM T , HOLTHOFER HARRY , O'REILLY BRIAN , DIXIT CHANDRA KUMAR
IPC分类号： B01L3/00 , G01N21/75
CPC分类号： B01L3/50857 , B01L2200/0689 , B01L2200/12 , B01L2300/0636 , B01L2300/0822 , B01L2300/0829 , B01L2300/0887
摘要： A multi-well plate (1) for a biological assay comprising a plate frame (4) attached to a support substrate (7) through a gasket (5) wherein the plate frame (4) defines side walls for a plurality of wells (2) and the gasket (5) comprises a plurality of holes (6), whereby the holes (6) of the gasket (5) are substantially aligned with the wells (2) defined by the plate frame (4) such that the support substrate (7) forms a base for the wells (2) and wherein the side walls of the wells (2) comprise an absorbed layer of blocking agent. The substrate (7) may comprise functional surface amine groups for binding to a protein.
摘要翻译：一种用于生物测定的多孔板（1），其包括通过垫圈（5）附接到支撑衬底（7）的板框架（4），其中所述板框架（4）限定用于多个孔（2）的侧壁），并且垫圈（5）包括多个孔（6），由此衬垫（5）的孔（6）基本上与由板框架（4）限定的孔（2）对准，使得支撑衬底（7）形成孔（2）的基底，并且其中孔（2）的侧壁包含吸收层的阻断剂。底物（7）可以包含用于结合蛋白质的功能性表面胺基团。

7. 发明申请

WO2010044083A3 A MULTI-WELL PLATE FOR BIOLOGICAL ASSAYS 审中-公开
公开(公告)号：WO2010044083A3
公开(公告)日：2010-04-22
申请号：PCT/IE2009/000072
申请日：2009-10-14
申请人： DUBLIN CITY UNIVERSITY , VASHIST, Sandeep, Kumar , O'SULLIVAN, Stephen, A. , O'NEILL, Feidhlim, T. , HOLTHOFER, Harry , O'REILLY, Brian , DIXIT, Chandra, Kumar
发明人： VASHIST, Sandeep, Kumar , O'SULLIVAN, Stephen, A. , O'NEILL, Feidhlim, T. , HOLTHOFER, Harry , O'REILLY, Brian , DIXIT, Chandra, Kumar
IPC分类号： B01L3/00 , G01N21/75
摘要： A multi-well plate (1) for a biological assay comprising a plate frame (4) attached to a support substrate (7) through a gasket (5) wherein the plate frame (4) defines side walls for a plurality of wells (2) and the gasket (5) comprises a plurality of holes (6), whereby the holes (6) of the gasket (5) are substantially aligned with the wells (2) defined by the plate frame (4) such that the support substrate (7) forms a base for the wells (2) and wherein the side walls of the wells (2) comprise an absorbed layer of blocking agent. The substrate (7) may comprise functional surface amine groups for binding to a protein.

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