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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109599177A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811422693.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于病历的深度学习预测医疗轨迹的方法，包括以下步骤：S1、将入院时的诊断信息和干预信息通过编码方案进行编码，并将编码转换为向量；分别得到诊断信息转换向量xt∈RM和干预信息转换向量得到Pt∈RM；将一次入院的诊断信息和干预信息转换成一个2M维的向量[xt,pt]；S2、将向量[xt,pt]输入LSTM模型；求出当前输出值ht得到当前疾病状态；S3、根据疾病状态ht预测诊断代码dt+1，通过诊断代码dt+1对疾病的进展进行预测；S4、计算时间t的干预代码st；在LSTM模型中增加时间结构，在多个时间范围内汇集历史疾病状态，对于每段水平时间轴的状态进行汇集，将所有疾病状态汇集并堆积成向 被反馈到神经网络中预测未来风险结果Y。
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公开(公告)号：CN109585020A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811422499.X
申请日：2018-11-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种运用卷积神经网络对疾病风险预测的模型，所述模型为四层卷积神经网络模型，包括第一层、第二层、第三层、第四层；第一层由EHRS建立的事件矩阵组成，第二层为对第一层中的EHR矩阵进行提取表型的单侧卷积层，第三层为在第二层提取到的表型中保留重要表型的最大池化层，第四层是一个softmax预测的全连接层。第一层中的事件矩阵中，水平维度对应于时间戳，垂直维度对应于事件值；本发明为了结合患者EHR的时间平滑性，在模型中还研究了三种不同的时间融合机制：早期融合、晚期融合和缓慢融合，建立了先进的具有时间融合的CNN架构。
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公开(公告)号：CN109599177B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201811422693.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于病历的深度学习预测医疗轨迹的方法，包括以下步骤：S1、将入院时的诊断信息和干预信息通过编码方案进行编码，并将编码转换为向量；分别得到诊断信息转换向量xt∈RM和干预信息转换向量得到Pt∈RM；将一次入院的诊断信息和干预信息转换成一个2M维的向量[xt,pt]；S2、将向量[xt,pt]输入LSTM模型；求出当前输出值ht得到当前疾病状态；S3、根据疾病状态ht预测诊断代码dt+1，通过诊断代码dt+1对疾病的进展进行预测；S4、计算时间t的干预代码st；在LSTM模型中增加时间结构，在多个时间范围内汇集历史疾病状态，对于每段水平时间轴的状态进行汇集，将所有疾病状态汇集并堆积成向被反馈到神经网络中预测未来风险结果Y。
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公开(公告)号：CN209391186U
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201821956005.1
申请日：2018-11-26
Applicant: 华侨大学
IPC: A43D1/00
Abstract: 本实用新型涉及三维模具技术领域，且公开了一种矫形鞋垫制作用足部模型三维模具，包括模具基座，所述模具基座的顶部固定安装有加工座，所述加工座的左侧顶部固定安装有支撑转轴，所述支撑转轴的外表面套接有转动环，所述转动环的右侧固定安装有两个加工模具，两个所述加工模具的内部均开设有三维加工槽，所述支撑转轴的顶部固定安装有支撑顶杆。该矫形鞋垫制作用足部模型三维模具，通过设置了模型连接杆，且模型连接杆的底部固定安装有支撑骨架，达到了在模型主体加工完成后，可通过模型连接杆顶部操作握把取出的效果，通过设置了限位卡环，避免了模型连接杆在三维加工槽的内部出现偏差的现象。
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公开(公告)号：CN209095220U
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201821955064.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本实用新型涉及鞋垫加工技术领域，且公开了一种矫形鞋垫加工定型装置，包括底座，所述底座的顶部固定连接有滑动安装板，所述滑动安装板的内部活动连接有延伸至滑动安装板外部的调节齿轮杆，所述调节齿轮杆的外部活动连接有操作台滑杆，两个所述操作台滑杆的相对侧之间均活动连接有转向杆。该矫形鞋垫加工定型装置，通过设置将矫形鞋垫放在鞋垫操作台的顶部并拧动调节夹具使其压住矫形鞋垫，接着开启砂轮机进行打磨，达到了打磨效率高的效果，通过砂轮机安装块可在拆下固定旋钮杆后左右调节，且固定插销拆下后可使砂轮机调节角度，能够使矫形鞋垫定型精度高，从而变相提升工作效率，从而有效的解决了矫形鞋垫成型较慢的问题。
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