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]一种基于平行智能的慢病诊疗系统及诊疗方法-CN202010582282.6在审
  • 王飞跃;王晓;王静;国元元;张梅 - 青岛智能产业技术研究院
  • 2020-06-23 - 2020-10-30 - G16H50/20
  • 本发明公开了一种基于平行智能的慢病诊疗系统及诊疗方法,该系统包括实际诊疗系统、虚拟诊疗系统,以及虚实平行执行;所述实际诊疗系统包括实际医生、实际患者以及实际医生为实际患者诊断疾病和制定实际治疗方案的过程;所述虚拟诊疗系统包括智能医生、智能患者、以及智能医生根据智能患者的信息进行智能诊断和制定智能治疗方案的过程;所述虚实平行执行,包括智能医生与实际医生之间关于疾病诊断结果的交互和疾病治疗方案的交互,以及实际患者治疗过程中治疗效果的监测反馈与异常干预;本发明所公开的慢病诊疗系统可以保证诊断治疗方案的精准、可靠,并确保慢病患者治疗效果,为智能化的慢病诊疗研究提供一种可靠有效的解决方案。
  • 一种基于平行智能诊疗系统方法
  • [发明专利]一种基于高光谱的眼底图像检测方法-CN202010708640.3在审
  • 李文军;龙伟;高泽天 - 吉林大学
  • 2020-07-22 - 2020-10-23 - G06T7/00
  • 具体方法如下:待检测人员双眼直视设备的光学系统,由高光谱眼底相机完成对眼底图像的拍摄,将所获的图像数据和光谱数据进行处理和分析,在此基础上借助于大数据平台和医生自身的临床经验分别给出机器诊断和人工诊断结果,并将这些结果显示出来。本发明是一种无创检测方法,医生能够根据不同波段的眼底图像和机器诊断结果对患者眼睛的病况作出详细的评估,极大降低漏诊误诊的风险,大大提高了临床诊断的工作效率。
  • 一种基于光谱眼底图像检测方法
  • [发明专利]一种智能尿液分析系统及其操作方法-CN201710028267.5在审
  • 张涛;舒雄;潘颖 - 成都恩普生医疗科技有限公司
  • 2017-01-16 - 2017-05-31 - G01N35/00
  • 本发明公开了一种智能尿液分析系统及其操作操作方法,通过第一智能终端的APP应用程序控制智能尿液分析进行检测,并将测试结果同时反馈给第一智能终端、发送给打印设备打印,第一智能终端将测试结果传输给云端服务器,云端服务器将测试结果传输给第二智能终端,供医院医生进行诊断,医院医生诊断意见可通过云端服务器反馈给第一智能终端,供患者查看。本发明实现将智能尿液分析仪的检测结果传输给患者所在第一智能终端、以及医生的第二智能终端,解决患者必须亲自去医院检测等不方便问题以及在便利于患者进行检测但可能出现不懂测试结果所表征的身体情况等问题。
  • 一种智能尿液分析系统及其操作方法
  • [发明专利]一种基于智慧终端的大健康医疗疾病辅助诊断系统及方法-CN202011489327.1在审
  • 唐静 - 深圳市唐仁医疗科技有限公司
  • 2020-12-16 - 2021-04-02 - G16H50/20
  • 本发明公开了一种基于智慧终端的大健康医疗疾病辅助诊断系统及方法,所述基于智慧终端的大健康医疗疾病辅助诊断系统包括用户客户端、医生客户端和智慧交互端,首先,对智慧交互端存储的大健康医疗数据进行统计划分,构建对应的确诊症状集;然后通过所述用户客户端获取用户信息,并进行特征提取,并将提取出的特征信息与所述确诊症状集进行相似度计算,返回诊断信息;基于所述诊断信息,结合医生客户端生成对应的诊断意见,并回传至用户客户端进行显示,完成辅助诊断,若需要在线诊断,还可根据所述诊断意见,根据发出的咨询请求,使所述医生客户端进行在线诊断,提高诊断结果的准确性。
  • 一种基于智慧终端健康医疗疾病辅助诊断系统方法
  • [发明专利]一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法-CN202210192755.0在审
  • 高瞻;陈蓉;邵叶秦;王杰华 - 南通大学
  • 2022-03-01 - 2022-05-27 - G06T7/11
  • 本发明提供一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法,包括以下步骤:S1:获取乳腺磁共振图像及医生手工标记的乳腺肿块分割结果的数据集;S2:数据预处理,对数据集中的数据进行划分;S3:构建基于多模态特征融合Vnet的网络模型;S4:训练步骤S3的网络模型,进行参数调整,得到预测的乳腺肿块分割结果;S5:利用设定的评价指标和损失函数对步骤S4所得的预测的乳腺肿块分割结果与S1中医生手工标记的乳腺肿块分割结果进行比较本发明能有效提高乳腺肿块分割准确率,辅助医生进行诊断和决策,减轻医生的负担,在乳腺肿块辅助诊断、手术模拟和医疗教学具有较强的应用价值。
  • 一种基于多模态特征融合vnet乳腺肿块分割方法
  • [外观设计]带图形用户界面的计算机-CN201830767073.2有效
  • 倪浩;郑永升;吴天琪;臧璇 - 上海依智医疗技术有限公司
  • 2018-12-28 - 2019-12-31 - 14-02
  • ,显示设计4界面变化状态图2所示界面,该界面左侧为医生原始病例,右侧是AI诊断结果,AI诊断结果中包括两个可能性最大的诊断;下半部分是病情追问,根据原始病例,AI认为需要更多信息来完善判断,自动根据原始病例出现病情追问,该界面左侧为医生原始病例,右侧是AI诊断结果,AI诊断结果中包括两个可能性最大的诊断;下半部分是病情追问,根据原始病例,AI认为需要更多信息来完善判断,自动根据原始病例出现病情追问,医生在回答追问后点击重新分析后,该界面左侧为医生原始病例,右侧是AI诊断结果,AI诊断结果中包括两个可能性最大的诊断结果;用户点击其中一个可能性最大的诊断结果的标题可查看对应疾病的相关参考文献,显示设计6界面变化状态图2所示界面,在该界面中,该界面左侧为医生原始病例,右侧是AI诊断结果,AI诊断结果中包括两个可能性最大的诊断结果;下半部分是病情追问,根据原始病例,AI认为需要更多信息来完善判断,自动根据原始病例出现病情追问,医生在没有回答追问而点击界面底端的采纳诊断按钮时,该界面左侧为医生原始病例,右侧是AI诊断结果,AI诊断结果中包括两个可能性最大的诊断;下半部分是病情追问,根据原始病例,AI认为需要更多信息来完善判断,自动根据原始病例出现病情追问;医生在点击采纳诊断按钮后
  • 带图形用户界面的计算机

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