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公开(公告)号：CN119889692A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411971532.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽医科大学第二附属医院 , 安徽大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及生物医学技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的谵妄发生概率的预测方法、系统及设备。该方案利用贝叶斯网络来构建冠状动脉旁路移植术后谵妄发生概率的预测模型，其能够充分捕捉影响冠状动脉旁路移植术后谵妄发生概率的指标项之间的复杂相互作用，使得构建的预测模型能够处理冠状动脉旁路移植术后谵妄发生概率这种多因素驱动的复杂临床问题。且构建出来的预测模型的结构简单、可解释性好，从而为临床中的风险预测和决策提供一个稳健且适应性强的框架，能够精准地预测进行发生谵妄的概率。由此实现对冠状动脉旁路移植术后谵妄高风险患者进行早期识别，使得医护人员能够通过预测结果来优化围术期管理。
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公开(公告)号：CN117995361A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410238907.5
申请日：2024-03-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
IPC: G16H30/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种医学图像异常识别方法、系统和装置、计算机设备，其中，该医学图像异常识别方法包括：获取待识别的目标医学图像；将目标医学图像输入鉴别器，通过鉴别器判断目标医学图像是否异常；若是，将潜在向量和正常标签输入生成器，基于迭代更新潜在向量，通过生成器得到与目标医学图像最接近的目标生成图像，将目标医学图像和目标生成图像作差得到目标残差图，根据目标残差图确定医学图像的异常区域；其中，潜在向量来自异常识别模型的潜在空间。当其应用在ICU场景下的胸片异常识别，可以为ICU医生提供参考信息，解决了目前还缺乏可以辅助ICU医生快速且准确地识别医学图像异常的医学图像异常识别方法的问题。
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公开(公告)号：CN119941703A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510110847.3
申请日：2025-01-23
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
IPC: G06T7/00 , A61B6/50 , A61B6/00 , G06V10/20 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种ICU床旁胸片智能识别模型的训练方法，涉及医疗影像处理领域。该训练方法包括：使用ImageNet‑1K数据集对TransNext‑Small模型进行训练得到原始模型；提取CheXpert数据集内的多类候选症状的胸片数据，构建第一训练数据集。本训练方法使用专门针对ICU床旁胸片的数据集进行训练，这些数据集涵盖了ICU中实际存在的常见的九种病理特征，如肺不张、心脏肥大、肺实变、水肿、肺不透明、胸腔积液、肺炎、气胸和无发现。通过使用这些真实世界的数据进行训练，ICU床旁胸片智能识别模型能够更准确地识别和识别ICU特有的胸部影像特征，从而显著提高了识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117992985A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410238913.0
申请日：2024-03-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
Abstract: 本申请涉及一种医学数据库的构建方法和装置、电子设备和医学数据系统，其中，该医学数据库的构建方法包括：获取真实医学数据集；通过贝叶斯网络对所述真实医学数据集进行结构学习和参数学习得到目标医学数据集；基于所述目标医学数据集构建医学数据库，所述医学数据库用于将所述目标医学数据集提供给访问者。通过本发明提供的医学数据库的构建方法，访问者能够查看的是目标医学数据集，目标医学数据集则是经过贝叶斯差分隐私处理后的医学数据，有效保障了医学数据的安全性和隐私性，有助于提高医学数据的安全性和可信度，解决了目前的医学数据库通常直接将医学数据提供给访问者，无法有效地形成隐私保护的问题。
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公开(公告)号：CN117936112A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410224697.4
申请日：2024-02-28
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
Abstract: 本申请涉及一种脓毒症医学信息系统及其构建方法，其中，脓毒症医学信息系统的构建方法包括：获取与脓毒症相关的若干目标文献，从所述目标文献中提取与脓毒症相关的目标特征；根据若干所述目标特征，从公共医学数据库中提取所述不同脓毒症患者的目标特征数据；基于所述目标特征数据构建所述脓毒症医学信息系统。本发明提供了一种从公共医学数据库的海量数据中快速且准确有效地提取关于脓毒症的目标特征数据的技术方案，最终可以形成脓毒症医学信息系统，解决了目前国内外还缺乏关于脓毒症的专病数据库的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115603784B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211242802.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应波束分裂的宽带混合预编码方法及其装置。所述宽带混合预编码方法包括：针对太赫兹大规模MIMO系统，在经典混合预编码结构中的每个移相器和相应天线之间额外增加一个延时器；在波束追踪中通过所述延时器增加波束分裂程度，并通过模拟预编码的确定将每个射频链路的波束分裂成数个子波束；在波束聚合中通过所述延时器减少波束分裂程度，并通过相应模拟预编码的确定将每个射频链路上自然分裂的数个子波束进行相应用户物理方向的聚合。本发明通过精确设计延时器的时延和移相器的相移，可生成覆盖范围灵活可控的宽带波束，仿真结果验证了所提预编码能够实现对多移动用户的快速追踪和高能量效率通信。
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公开(公告)号：CN117014103A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310694835.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及混合网络编解码技术，揭露了一种SCMA‑D2D网络低复杂度编解码方法、装置及设备，该方法包括：根据SCMA蜂窝用户与D2D用户的用户信息以及频谱资源块生成连接因子矩阵，根据连接因子矩阵生成连接因子图；根据连接因子图构建码字生成器，利用码字生成器计算用户信息对应的码字；根据用户信息对应的码字及频谱资源块生成混合网络信号数据；将经过高斯信道传输后的混合网络信号数据输入中继网络中，得到中继信号数据，并广播至SCMA蜂窝用户及D2D用户对应的接收端；在接收端接收到中继信号数据后，利用多用户分类解码器对中继信号数据进行解码，得到解码信息。本发明可以提高多用户解码的精度同时降低编解码的复杂度。
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公开(公告)号：CN113860118B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202111226371.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 安徽大学
IPC: B66B7/12 , B66B7/06 , B66B7/10 , F16F15/067
Abstract: 本发明属于电梯设备领域，具体涉及一种具有断绳报警功能的电梯。该电梯包括轿厢，牵引轿厢的缆线，以及牵引机。该电梯还包括断绳检测器，断绳检测器安装在缆线和牵引机之间，用于检测牵引轿厢的任意一根缆线中是否存在松弛或断裂，该断绳检测器包括：盒体，第一横板，第二横板，调节螺栓，缓冲弹簧，检测绳，以及信号收发器。第一横板和第二横板位于盒体的空腔内。第一横板上设有螺纹孔；第二横板内设置多个通孔，每个通孔内设置有一组导电触片。调节螺栓、缓冲弹簧数量、检测绳数量均与缆线数量相对应。检测绳上设置导电环，导电环的外径与通孔的孔径相匹配。本发明解决了现有电梯的断绳监测功能的设备成本高昂，可靠性不足的问题。
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公开(公告)号：CN113141222B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110448980.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/391 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种渐近紧逼近误码率性能分析方法，所述分析方法包括步骤：步骤S1，构建智能反射面辅助通信系统模型，并计算最大比合并器输出的信噪比γ；步骤S2，对所述智能反射面辅助通信系统进行误码率分析，将γ转化为γ＝γ1+γ2的形式，分别构造γ1和γ2的矩量母函数；步骤S3，根据γ1和γ2的矩量母函数和得到渐近紧逼近误码率。本发明是通过反射系数和智能反射面链路系数间的合理构建，使得智能反射面转发链路上的信噪比满足调和均值形式，推导出具有简单结构的系统渐近紧逼近公式，并利用控制变量法，对智能反射面辅助通信系统进行性能分析，从而针对智能反射面辅助通信系统和单时隙放大转发多中继系统的误码率性能进行比较分析。
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公开(公告)号：CN113141203B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110442463.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B7/0456 , H04L1/06
Abstract: 本发明公开了一种太赫兹通信中基于循环延迟的宽带混合预编码方法，处理方法包括步骤：步骤S1，设计基于循环延迟网络的宽带混合预编码框架，构建宽带混合预编码架构，得到循环延迟网络相移矩阵；步骤S2，通过对所述宽带混合预编码架构中子载波的阵列增益进行最大化处理，确定单位延迟量；步骤S3，通过模拟预编码设计，实现每根天线上延迟单元的单位延迟量统一。本发明通过构建循环延迟网络，引入频率相关相移来补偿波束扩散，之后通过子载波的阵列增益的最大化，确定每根天线上延迟单元的延迟量，最后通过模拟预编码的设计，在保障各子载波的阵列增益的最大化的同时，实现每根天线上延迟单元的延迟量的统一。
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