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公开(公告)号:CN117974997A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311845127.9
申请日:2023-12-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学图像分割技术领域,尤其为一种基于深度学习的气道区域自动分割及测量方法,对于侧位片的特点,考虑侧位片中气道区域位置,大小,形状等因素,设计了两步分割模型。本发明通过采用了深度学习的方法实现了侧位片气道区域自动化分割和测量,在识别侧位片中气道鼻咽部,口咽部,喉咽部三个区域时,且以Unet网络为骨干网络,设计了两步分割模型,有效的减少模型训练难度,提升识别精度,并在准确识别两步分割结果后,设计了关键点识别方法,准确识别出气道区域的关键点,并根据分割结果和关键点像素坐标信息,自动化测量长度,宽度,面积等气道区域相关指标,能够有效辅助医生诊疗,为医生提供参考,便于医生的医疗操作。
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公开(公告)号:CN117877739A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202310991011.X
申请日:2023-08-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动力学的传染病防控策略量化评估方法,涉及疾病传播与控制技术领域,步骤包括如下:构建七仓室传染病动力学模型;通过公布的每日传染病通报,采集模型拟合所需的在院治疗人数数据,记为Dpub;通过最小二乘法,对模型进行最优拟合并获得相关参数,在参数条件下考虑不同隔离措施、疫苗接种策略等因素对传染病防控的影响,并提出医疗资源消耗的量化评估方法;针对气象因素对传染病的影响,首先构造反映人口迁移情况的指标MiI,再根据选择的气象数据构造气象指数MeI,对MeI与接触率β、控制再生数#imgabs0#进行多元线性回归分析,量化出不同级别MiI指标下气象因素对传染病影响。
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