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[发明专利]一种基于视频数据的抽动症辅助筛查系统-CN202111594285.2有效
发明人：李劲松;吴君雅;周天舒;田雨 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频数据的抽动症辅助筛查系统，利用视频数据自动识别抽动症状，通过基于多示例学习的三维卷积神经网络，采用结合三维通道注意力和三维空间注意力模块对三维卷积神经网络学习的特征进行优化，采用时间平滑约束对损失函数进行优化，能够提高模型对抽动检测能力，并且结合临床问诊转化的健康信息问卷数据，形成抽动症辅助筛查系统，提高筛查识别效率，并且通过非直接接触方式减少患者在陌生环境的紧张和不适。本发明通过视频数据采集和抽动检测的方式，简化其中最为耗时的症状观察过程，并通过数据融合分析和可视化，给筛查患者提供疾病的初步认知，也为医生后续诊断和治疗提供参考和依据。
一种基于视频数据抽动辅助系统

[发明专利]一种融合结构化影像数据的医疗数据分析系统-CN201910629798.9有效
发明人：李劲松;吴君雅;胡佩君;周天舒 -专利权人：之江实验室
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G16H30/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合结构化影像数据的医疗数据分析系统，该系统包括影像信息结构化模块、融合与预处理模块、机器学习算法模块，本发明基于Spark和Hadoop实现的分布式数据分析平台，针对医学影像数据难以和医疗电子病历中结构化数据融合分析的难点，利用影像信息结构化模块通过计算机视觉技术对医学影像数据分析并进行关键信息的结构化转化，融合电子病历系统中同一病人的其他诊断信息、人口统计学信息等结构化数据，通过数据预处理模块进行缺失值处理和分类型数据转化，结合机器学习算法模块进行数据分析和结果可视化，形成高效率的医疗数据分析系统，提高多种类多维度医疗数据的利用率，可满足研究人员不同的课题研究需求。
一种融合结构影像数据医疗分析系统

[发明专利]一种基于眼底照相深度学习的青光眼图像检测方法-CN201810360708.6有效
发明人：叶娟;钱大宏;金凯;吴君雅;张恒瑜;王琳艳;王少泽;周梅 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于眼底照相深度学习的青光眼图像检测方法。对数据库中已收集并标注的原始眼底图像进行预处理，得到训练范例眼底图像，构成训练数据库；进行扩增，得到扩增后的训练数据库；建立包括多层神经网络结构的卷积神经网络，用扩增后的训练数据库输入卷积神经网络进行训练；针对待测眼底图像，将待测眼底图像输入到训练后的卷积神经网络中，获得最后一层神经网络结构的输出值，进而对青光眼进行判别。本发明能不断优化用于判断的数据特征以及卷积神经网络的参数，从而能够大幅提高青光眼图像检测的准确率、敏感性和特异性，节约医疗资源。
一种基于眼底照相深度学习青光眼图像检测方法