专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于机器学习的甲状腺采样数据识别方法及装置-CN202211106029.9有效
  • 燕自保;袁静萍;肖家波;张剑 - 武汉中数医疗科技有限公司
  • 2022-09-09 - 2023-10-27 - G06T7/00
  • 本申请提出一种基于机器学习的甲状腺采样数据识别方法及装置,其中所述识别方法包括:对待测对象的颈前部施加激励源,获取m个待测对象在不同激励条件下的采样数据;将采集到的采样数据进行预处理,并整理成第一数据集,将所述第一数据集内的样本数据输入甲状腺识别模型,所述第一数据集的样本数据经过所述甲状腺识别模型中的特征提取步骤和类别识别步骤后输出,根据输出结果判定所述采样数据的阈值是否超出预设范围。特征提取步骤使用基于注意机制和卷积神经网络的特征提取网络,获得文本的更多相互关系,挖掘文本更多的特征信息;类别识别步骤使用机器学习算法处理特征提取后的数据,既考虑到了线性可分的情况也考虑到了线性不可分的情况。
  • 一种基于机器学习甲状腺采样数据识别方法装置
  • [发明专利]一种平行双电极针及其制备方法-CN202310448666.2在审
  • 燕自保 - 武汉中科科理光电技术有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-09-05 - A61B5/25
  • 本发明公开一种平行双电极针及其制备方法,在针管内设有两条平行布置的电极,电极之间以及电极与针管之间设有绝缘体。电极的端头突出于绝缘体0.05~5mm;针管为沿着轴线对剖的结构。制备时,将针管和针座对剖,得到对剖的第一针管和第二针管;分别将第一电极和第二电极外壁涂覆绝缘体;将第一电极和第二电极分别固设在第一针管和第二针管内;待绝缘体固化后,焊接连接第一针管和第二针管。通过以上步骤得到平行双电极针。本发明提高了电极针的数据采集精度,避免电极针与人体组织其他位置接触产生的干扰信号,由本发明的电极针采集的信号,与最终诊断结果的匹配率达到99%以上。本发明的制备方法便于加工,对设备精度要求不高,便于实现批量化生产。
  • 一种平行电极及其制备方法
  • [发明专利]一种基于流式细胞数据的分析处理方法-CN202211101712.3有效
  • 燕自保;陈柳青;胡彬 - 武汉中科科理光电技术有限公司
  • 2022-09-09 - 2023-09-01 - G06F18/213
  • 本申请公开了一种基于流式细胞数据的分析处理方法,包括以下步骤:使用电磁激励源多种不同的频率检测流式细胞样品的电特性;分别建立所述不同频率与所述电特性映射关系表并合并形成电特性数据矩阵,对数据矩阵进行二维傅里叶变换,得到频谱分析结果,当频谱分析结果在纵向频谱的低频分量超过阈值时,对数据矩阵处理后形成二维图输入训练好的全卷积网络,否则对所有样本加权后形成二维图输入全卷积网络;根据全卷积网络的输出结果判断风险等级。本发明对大量样本流式细胞进行电特性分析时,通过频域分析和梯度分析,快速定位异常细胞的在海量数据中的数据位置和数量得到风险等级,提供一种较为准确的风险预判方法,有利于提高肿瘤预测准确率。
  • 一种基于细胞数据分析处理方法
  • [发明专利]一种基于循环神经网络的甲状腺采样数据识别方法-CN202211101700.0在审
  • 燕自保;董朝阳;张剑 - 武汉中数医疗科技有限公司
  • 2022-09-09 - 2023-06-23 - G06F18/24
  • 本发明公开了一种基于循环神经网络的甲状腺采样数据识别方法,使用生物电阻抗断层前端采集平台采样数据,对采样数据进行预处理获得对应的三维输入数据,将三维输入数据输入基于循环神经网络的甲状腺识别模型,所述甲状腺识别模型包括特征推理部分和结果输出部分,所述特征推理部分的输出结果输入所述结果输出部分,所述结果输出部分输出最后的结果,所述最后的结果为分类的个数;根据所述分类的个数判定所述采样数据是否超出预设范围。本发明根据采样数据就能准确判断甲状腺数据是否存在异常,不需要成像后观察判断,也不会对人体组织造成损伤;本发明的识别模型能够将数据特征扩大,使得预设范围内和超出预设范围的数据差异更加明显,有效提高了判断的准确度。
  • 一种基于循环神经网络甲状腺采样数据识别方法
  • [实用新型]柔性多针多电极检测装置-CN202222560920.1有效
  • 燕自保;申彬;刘泉;董朝阳 - 武汉中科科理光电技术有限公司
  • 2022-09-27 - 2023-06-09 - A61B5/053
  • 本实用新型提供柔性多针多电极检测装置,包括柔性基板,柔性基板上设有多个阵列的探针导管,每个导管上设有探针,探针的一端设有微型电动推杆,微型电动推杆一端设有万向连接器;驱动微型电动推杆,微型电动推杆一端的导管在导管中滑动。当两个探针或以上探针插入肌体时,多针多电极的方式能够更加精准的检测肌体组织的阻抗,用于注射或抽取过程中针头的靶向给药精准定位,根据脂肪、肌肉、体液、血液、脊髓液等组织的阻抗变化,精确检测,灵活设置,柔性基板能够跟随人体表面变化形状,适应身体多处部位的检测,结构简单,实用性强。边缘pet无弹防菌膜能够满足无菌要求,且便于保藏和运输,具有较大的推广价值。
  • 柔性多针多电极检测装置
  • [发明专利]一种基于生物电阻抗的甲状腺采样数据识别方法-CN202211101851.6在审
  • 袁静萍;黄奥玲;黄文雯;燕自保 - 武汉中数医疗科技有限公司
  • 2022-09-09 - 2023-06-06 - G06F18/24
  • 本发明提出一种基于生物电阻抗的甲状腺采样数据识别方法,采用生物电阻抗测量方法获得采样数据并对采样数据进行预处理,将得到的数据集输入甲状腺识别模型中采用多层完善后的循环神经网络模块进行特征提取、递进式全连接操作进行特征融合以及选用改进后的随机森林算法进行分类识别;进而判定采样数据是否超出预设范围。该方法无需进行成像处理即可简单准确识别甲状腺肿瘤,充分利用了阻抗技术数据稳定、成像效果不佳的特点。另外与现有的学习方法相比,本发明采用了深度学习方法挖掘各采样数据之间的空间关系,能够自动进行特征提取与融合,有利于放大数据特征,通过在训练过程中参数的不断调节,显著提高模型识别的准确率。
  • 一种基于生物电阻抗甲状腺采样数据识别方法
  • [实用新型]多负极板射频治疗仪-CN202221903209.5有效
  • 燕自保;申彬;刘泉;董朝阳 - 武汉中科科理光电技术有限公司
  • 2022-07-22 - 2023-05-26 - A61N5/00
  • 本实用新型提供一种多负极板射频治疗仪,一种多负极板射频治疗仪,包括治疗仪,治疗仪与治疗手柄连接,治疗手柄与射频功放板电连接;治疗仪还设有至少两个负极,负极用于在射频功放板进行治疗时与人体接触连接。治疗仪的结构为:电源系统与主控系统电连接,电源系统与射频功放板电连接,主控系统与射频功放板电连接,射频功放板与治疗手柄电连接,射频功放板还与第一负极和第二负极电连接。通过采用多负极的方案,能够避免在治疗过程中出现皮肤产生过热甚至烫伤的隐患,提高治疗体验和安全性。设置的负极板结构,能够可靠的传递电荷,并且能够根据皮肤适当变形。
  • 极板射频治疗
  • [发明专利]一种单针双极微探针及其检测系统-CN202211174194.8在审
  • 侯晋轩;燕自保;肖家波 - 武汉中科科理光电技术有限公司
  • 2022-09-26 - 2023-01-17 - A61B5/262
  • 本发明公开了一种单针双极微探针,包括微探针主体,所述的微探针主体包括测量部,主体部和电连接部;所述微探针主体包括沿所述微探针主体轴向平行设置的正极与负极;所述测量部为内凹设置;所述测量部沿着内凹面隆起的高点分别为电极的正极与负极测量位;在所述探针主体部以及测量部内凹面设置由绝缘层;通过微探针的正负极测量微小结节以及病变组织的电信号;本发明还提供了一种单针双极微探针检测系统,包含单针双极微探针,其特征在于,以及电信号输出系统、信号调节控制系统、数据采集系统、微探针安装组件,通过单针双极微探针检测系统微小病变进行检测。
  • 一种单针双极微探针及其检测系统
  • [发明专利]一种基于人工智能的乳腺采样数据的处理方法-CN202211101853.5在审
  • 胡钦勇;燕自保;袁静萍 - 武汉中数医疗科技有限公司
  • 2022-09-09 - 2022-12-16 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种基于人工智能的乳腺采样数据的处理方法,包括以下步骤:根据待检测病人体外激励频率收集人体乳腺部分的电阻率数据;对所述电阻率数据进行处理,得到对应的四维输入数据;将所述输入数据输入文本分类模型中,其中所述文本分类模型包括特征提取部分和类别分类部分,所述输入数据依次进行特征提取和类别分类;所述输入数据经过文本分类模型后输出,判断输出数据是否出现异常。本申请的文本分类模型能够对输入数据进行学习和处理以获得数据之间更多的关联信息,并对处理后的数据进行分类,判断数据是否出现异常,从而减少病人检测流程,有效提高判断的准确度,为医生的判断提供数据支撑,极大便利了医生和病人。
  • 一种基于人工智能乳腺采样数据处理方法

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