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公开(公告)号：CN119293194A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411813518.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 吉林大学
Inventor： 李明月
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种病历记录质量管理系统及方法，涉及医疗信息处理技术领域，包括：采集病历数据，对采集的病历数据进行预处理；采用NLP对预处理后的病历数据进行解析，通过NER提取病历核心字段；构建动态医学知识图谱，将动态医学知识图谱与病历核心字段进行匹配；匹配完成后，使用图推理算法对病历记录进行逻辑一致性校验，标记逻辑矛盾点，并生成校验结果；根据校验结果，生成病历质量审核报告。本发明通过构建动态医学知识图谱并与病历核心字段匹配，以及采用图推理算法对病历记录进行逻辑一致性校验，实现了病历记录质量管理的智能化和精准化。
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公开(公告)号：CN108790985B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201810894070.4
申请日：2018-08-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于叶褥细胞结构的汽车座椅调节装置及制作与调节方法,为克服长途驾驶及坐姿疲劳与座椅与人体接触区域的温湿度过高、空气流通受限的问题，其包括坐垫、靠背与动力装置；坐垫包括坐垫垫体与坐垫调节装置，靠背包括靠背垫体与靠背调节装置，动力装置包括一号出水管、二号出水管、一号进水管、二号进水管、控制器；坐垫调节装置放置在坐垫垫体内；靠背调节装置放置在靠背垫体内，坐垫与靠背布置在汽车座椅的发泡层与蒙皮之间，动力装置的一号出水管与二号出水管分别和坐垫与靠背进水管连接，一号进水管与二号进水管分别和坐垫与靠背出水管连接；坐垫与靠背分别和控制器线连接。还提供了该调节装置的制作及采用调节装置的调节方法。
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公开(公告)号：CN105936866A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610389142.0
申请日：2016-06-03
Applicant: 吉林大学
IPC: C12J1/04
CPC classification number: C12J1/04
Abstract: 本发明提供了一种高钙高多酚含量山葡萄酿酒皮渣醋的酿制方法。其主要工艺流程是：首先将皮渣与水以1:1～1:5(W/V)比例混合打浆20～40s，形成较均匀的山葡萄皮渣混合果浆，然后将该果浆于超声功率125～175W，60～80℃条件下超声处理10～30min，接着将处理后的果浆酒精度调整至5～11％(V/W)，按10～16％(V/W)接入经活化后的醋酸菌种，在25～35℃下发酵8～10d，离心后以2.0g/100g(氯化钙/果醋)比例添加氯化钙，经过离心、灭菌，即可得到果醋原汁。经上述工艺酿得的山葡萄果醋原汁呈葡萄红色，口感酸甜、无涩味，具有较高的多酚与钙含量，较传统工艺(即采用未经超声处理的原料发酵)生产的果醋成品多酚含量高出85.12mg/L(35.72％)，含钙量高达638mg/100g，高于山西老陈醋(306mg/100g)，镇江香醋(240mg/100g)及米醋(30mg/100g)。
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公开(公告)号：CN119293194B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411813518.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 吉林大学
Inventor： 李明月
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种病历记录质量管理系统及方法，涉及医疗信息处理技术领域，包括：采集病历数据，对采集的病历数据进行预处理；采用NLP对预处理后的病历数据进行解析，通过NER提取病历核心字段；构建动态医学知识图谱，将动态医学知识图谱与病历核心字段进行匹配；匹配完成后，使用图推理算法对病历记录进行逻辑一致性校验，标记逻辑矛盾点，并生成校验结果；根据校验结果，生成病历质量审核报告。本发明通过构建动态医学知识图谱并与病历核心字段匹配，以及采用图推理算法对病历记录进行逻辑一致性校验，实现了病历记录质量管理的智能化和精准化。
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公开(公告)号：CN118052814A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410444012.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01N35/00 , G01N1/06 , G01N1/28 , G01N1/30 , G01N1/31 , G01N1/36 , G01N21/84
Abstract: 本申请公开了一种基于AI技术的全自动标本前处理系统及方法，涉及AI领域，其通过利用基于深度学习的图像处理技术和智能化算法来对标本图像进行多尺度和多层次的特征提取，从中挖掘关于标本的类别信息，从而利用这种隐含的类别特征信息来实现对标本类型的自动识别，为后续的科研和实验工作提供更强大的支持和便利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116350214A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310387139.5
申请日：2023-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于步态运动反馈的偏瘫患者穿戴式运动反馈设备，涉及医疗康复技术领域，包括模拟大腿，模拟大腿下端设置有模拟小腿，模拟大腿与模拟小腿同一竖直面上设置有屈腿程度反馈组件、落地力度检测组件，屈腿程度反馈组件包括上腿环，通过屈腿程度反馈组件的设置，可以将屈腿角度转化为气体量，并通过气体量的间接推动使移动杆进行直线移动，并以此通过书写笔在书写反馈纸上书画，这种将屈腿角度转化为类似于心电图的折线图设计，有效解决了医生无法实时位于患者身旁，仅听患者自行描述，在反馈方面存在局限性的问题，能较为方便且准确地使医生对病人的锻炼成果有相对较完整的了解，能更加准确地为其后续康复做出指导。
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公开(公告)号：CN111898205A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010744563.7
申请日：2020-07-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于RBF神经网络人机性能感知评价预测方法及系统，该方法综合利用试验与仿真手段，采集驾驶员在转向、制动、加速工况下相关肌群的表面肌电信号和相对应的主观不舒适度评价，以操纵过程中的最大肌肉激活度和主观不舒适度评价构建操纵舒适性评价模型，并运用仿真模型和预测评价模型，通过仿真正交实验筛选人机布置参数，向驾驶员推荐符合人机舒适性的人机布置。该方法可以辅助汽车设计人员进行方案的设计和选择，在车型产品开发中做出关键决策；也可以向驾驶人群和个体推荐符合人机舒适性及生理特性的最优操纵单元参数布置范围，提升汽车驾驶操纵的舒适性。
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公开(公告)号：CN108790985A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810894070.4
申请日：2018-08-08
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: B60N2/62 , B60N2/5614 , B60N2/5678 , B60N2/64 , B60N2/646
Abstract: 本发明公开了一种基于叶褥细胞结构的汽车座椅调节装置及制作与调节方法,为克服长途驾驶及坐姿疲劳与座椅与人体接触区域的温湿度过高、空气流通受限的问题，其包括坐垫、靠背与动力装置；坐垫包括坐垫垫体与坐垫调节装置，靠背包括靠背垫体与靠背调节装置，动力装置包括一号出水管、二号出水管、一号进水管、二号进水管、控制器；坐垫调节装置放置在坐垫垫体内；靠背调节装置放置在靠背垫体内，坐垫与靠背布置在汽车座椅的发泡层与蒙皮之间，动力装置的一号出水管与二号出水管分别和坐垫与靠背进水管连接，一号进水管与二号进水管分别和坐垫与靠背出水管连接；坐垫与靠背分别和控制器线连接。还提供了该调节装置的制作及采用调节装置的调节方法。
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公开(公告)号：CN118628751A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411090461.2
申请日：2024-08-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/46 , G16H30/00 , G16H70/60
Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的肾透明细胞癌图像自动分割系统及方法，涉及智能图像分割领域，其通过获取肾透明细胞癌的病理显微图像，且对所述病理显微图像进行多角度旋转以得到病理显微图像的集合，并采用基于人工智能的图像识别和分割技术来进行所述病理显微图像的集合的分析和显著化特征提取，以此根据多个病理显微图像的前景显著化特征之间聚类得到的病理显微聚类特征来智能地生成肾透明细胞癌病理显微图像语义分割结果。这样，减少了人工操作的需求，同时能够深入分析图像中的关键结构和区域，从而提供更准确的分割结果。
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公开(公告)号：CN118470003A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410911261.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AI的宫颈癌病理影像分析系统及方法，涉及影像分析领域。其首先获取待分析宫颈癌病理影像，接着对所述待分析宫颈癌病理影像进行对比度归一化和广义高斯拟合以得到增强待分析宫颈癌病理影像，并对所述增强待分析宫颈癌病理影像进行多层次图像特征提取以得到宫颈癌病理影像浅层特征图和宫颈癌病理影像语义特征图，然后将所述宫颈癌病理影像浅层特征图和所述宫颈癌病理影像语义特征图输入网络信息损失‑补偿模块以得到宫颈癌病理影像损失‑补偿多尺度融合表示图，最后，基于所述宫颈癌病理影像损失‑补偿多尺度融合表示图的前景显著化信息来确定分析结果，从而自动地判别宫颈癌病变的风险等级，为宫颈癌筛查提供高效的技术支持。
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