公开(公告)号：CN115295104A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210531718.8

申请日：2022-05-16

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 丁翰桥 ,  高尚 ,  孟祥宇 ,  华昕宇 ,  周凯莉 ,  姜元昊

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种患者身份信息匹配的相似度评价方法及系统，该方法包括：步骤S1：根据数据的情况进行数据清洗，去除冗余、异常的数据内容，从而得到待处理的标准数据集；步骤S2：根据实名信息元素对数据集进行患者唯一身份特征预筛选，利用唯一身份特征信息筛选去除完全实名数据，降低数据集复杂程度；步骤S3：完成实名信息筛选后对数据集进行相似度评价，经过患者身份相似度匹配机制实现对历史相似患者的定位与合并。本发明通过相似度评价的方式进行患者身份匹配，提高患者身份匹配的准确程度和运行速度，能够更加高效的完成数据清洗及合并任务，帮助医院取得更高效益。

公开(公告)号：CN114757671B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202210403875.0

申请日：2022-04-18

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 孟繁珺 ,  韩斌 ,  孟祥宇

IPC: G06Q20/14 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明属于云技术领域，具体地说，是一种多个云产品有序计费的方法，包括以下步骤：步骤一、确定用户所购产品之间的关系，步骤二、根据所购产品之间的关系建立产品关系图，步骤三、根据用户改变产品状态的行为生成计费事件消息，步骤四、在固定时间节点将用量采样数据包装成计费事件消息，步骤五、将计费事件消息与产品关系图绑定，步骤六、对产品关系图进行循环计费，步骤七、存储账单；本发明不但通过建立产品关系图，可以使基础云计算产品的计费优先执行，欠费时优先运行；而且还能通过在账单中增加前后账单关联，建立账单计费顺序，使对账精确定位到错账位置，帮助分析错账原因。

公开(公告)号：CN113545750A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110815014.9

申请日：2021-07-19

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 孟祥宇 ,  高尚 ,  李滕欢

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/397 ,  A61B5/22 ,  A61B5/11 ,  A61B5/024

Abstract: 一种上肢康复及评估的可穿戴装置，包括手套本体和康复训练及监测装置，康复训练及监测装置包括心率传感器、气动肌肉、气动肌肉驱动调节装置、EMG肌电传感器和主控制单元，其中心率传感器设置在手套本体的手腕部分，气动肌肉设置在手套本体的手指部分，气动肌肉驱动调节装置设置在手套本体的手背部分并与气动肌肉连接进行控制，EMG机电传感器设置在手套本体的上臂部分，主控制单元与其他各器件连接并设置在手套本体上。本装置针对患者的手功能不健全，通过对手部相关信号加以分析，提出适合手功能不健全的患者进行康复监测及评估的方案，针对相关的信号利用传感器进行采集，检测所测信号并对其进行划分等级或者分类，来评判患者手部的恢复情况。

公开(公告)号：CN114757671A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210403875.0

申请日：2022-04-18

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 孟繁珺 ,  韩斌 ,  孟祥宇

IPC: G06Q20/14 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明属于云技术领域，具体地说，是一种多个云产品有序计费的方法，包括以下步骤：步骤一、确定用户所购产品之间的关系，步骤二、根据所购产品之间的关系建立产品关系图，步骤三、根据用户改变产品状态的行为生成计费事件消息，步骤四、在固定时间节点将用量采样数据包装成计费事件消息，步骤五、将计费事件消息与产品关系图绑定，步骤六、对产品关系图进行循环计费，步骤七、存储账单；本发明不但通过建立产品关系图，可以使基础云计算产品的计费优先执行，欠费时优先运行；而且还能通过在账单中增加前后账单关联，建立账单计费顺序，使对账精确定位到错账位置，帮助分析错账原因。

公开(公告)号：CN115171183A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210737864.6

申请日：2022-06-22

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 祁云嵩 ,  葛云飞 ,  孟祥宇

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于深度学习的口罩人脸检测方法，步骤是：收集制作口罩人脸的数据集；在输入层马赛克数据增强时采用9张图片，随机选取一张置于中心位置，另外8张随机裁剪和随机缩放，随机排列在中心的左上、上、右上、左、右、左下、下和右下的8个位置拼接成一张图片，增加数据集中的小目标数量并且提高了网络的鲁棒性；改进后的三层卷积跨阶段局部幻影网络模块将原模块中的标准卷积替换成幻影卷积，压缩了网络并降低了计算量，提高检测速度；主干层的标准卷积模块后添加卷积块注意力模块，分别进行通道与空间上的注意力，提高对脸部特征关注，减少网络收敛的时间。本发明压缩了网络的参数量和计算量同时提高了检测的准确率，减少了对硬件的依赖。