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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
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/69 , G06F16/35 , G16H50/20
Abstract: 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.
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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
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/69 , G06F16/35 , G16H50/20
Abstract: 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。
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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
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 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。
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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
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/20 , G06V30/18 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06T7/00
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN117679161B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311830898.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: A61B34/10 , A61B34/20 , A61B17/435 , A61B17/34
Abstract: 本发明提供一种辅助生殖过程中取卵穿刺路径规划方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括获取历史取卵穿刺路径规划数据，并进行路径特征数据的提取，形成取卵穿刺路径特征数据；获取历史取卵穿刺对象特征数据，并结合取卵穿刺路径特征数据进行路径规划差异性分析，确定路径规划差异性数据；获取目标对象的目标特征数据，并结合取卵穿刺路径特征数据和路径规划差异性数据进行路径规划分析，形成目标取卵穿刺规划数据。该方法能够实现针对个体化差异的穿刺取卵全过程的准确路径规划，为取卵穿刺提供准确且合理的辅助数据参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116561627A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310530122.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N20/00
Abstract: 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类型的方法、装置、处理器及存储介质。方法包括：将第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据其中一者、目标男性患者和目标女性患者的体格特征数据输入至训练好的单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一妊娠率，第一妊娠率对应单胚胎移植类型；将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率，第二妊娠率对应双胚胎移植类型；将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标胚胎移植类型。为医务人员和男女患者的决策提供科学客观的建议与保障，胚胎移植类型选取时更合理。
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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
Applicant: 中南大学
IPC: A63B24/00
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN116403288A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310478121.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种运动姿态的识别方法、识别装置及电子设备。该方法包括：在同一时刻获取多个人在多个视角下的图像，识别出多个图像中每个人的边界框，并根据边界框对每个图像进行匹配，接着根据匹配的结果进行校验，在边界框通过校验后，识别确定每个人的姿态信息。该过程通过获取多个人在多个视角下的多个图像，进而识别每个人在图像中的边界框，通过边界框确定每个人的姿态信息，提高了在多人多视角下姿态识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115239715B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211154439.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/69
Abstract: 本发明公开了一种囊胚发育结果预测方法、系统、设备及存储介质，本方法通过获取训练数据集；获取每张胚胎发育图像中的训练细胞数量特征、训练均匀程度特征和训练碎片化程度特征；将细胞数量特征、均匀程度特征和碎片化程度特征进行组合，获得训练组合特征；构建XGBoost预测模型；通过训练数据集对XGBoost预测模型进行训练，获得训练好的XGBoost预测模型；将具有细胞数量特征、均匀程度特征、碎片化程度特征以及组合特征的目标胚胎发育图像输入至训练好的XGBoost预测模型中进行预测，获得预测的囊胚发育结果和目标胚胎发育图像中对应特征的重要性排序。本发明能够提高预测囊胚发育结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116561627B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310530122.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N20/00
Abstract: 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类型的方法、装置、处理器及存储介质。方法包括：将第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据其中一者、目标男性患者和目标女性患者的体格特征数据输入至训练好的单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一妊娠率，第一妊娠率对应单胚胎移植类型；将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率，第二妊娠率对应双胚胎移植类型；将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标胚胎移植类型。为医务人员和男女患者的决策提供科学客观的建议与保障，胚胎移植类型选取时更合理。
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