“G16H50/30”专利分类搜索_专利查询_文献下载_出售_求购_买卖_交易

钻瓜专利网为您找到相关结果4144个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于BP神经网络的肥胖症预测系统-CN202010286004.6有效
发明人：刘森;邵增珍;吴泓辰;任亚伟 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于BP神经网络的肥胖症预测系统，包括：数据采集模块通过超声诊断仪采集测试者肱二头肌与腹部的脂肪厚度，获取与所述脂肪厚度对应的测试者体质信息；影响因子筛选模块构建BP神经网络，以脂肪厚度和测试者体质信息构建的训练集与参照集作为输入，采用反向传播方法得到训练集与参照集中每个指标的权值，并筛选指标得到肥胖影响因子；模型构建与预测模块对肥胖影响因子加权重构，构建脂肪厚度预测模型，对获取的待测数据进行脂肪厚度的预测，根据脂肪厚度预测值与脂肪厚度阈值的比较得到肥胖症预测结果。明确表明指标与肥胖之间的关系，且能够得到各个影响因子的对预测结果的影响程度，提高预测的准确性。
一种基于 bp 神经网络肥胖症预测系统

[发明专利]身高发育评价方法及终端设备-CN202011400201.2有效
发明人：张淼;庞海 -专利权人：石家庄喜高科技有限责任公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明适用于儿童生长发育评价技术领域，提供了一种身高发育评价方法及终端设备，上述方法包括：获取目标个体的期望身高及当前身高；根据目标个体的期望身高及目标个体的当前身高对目标个体的身高进行评价，确定目标个体的身高是否达到了目标水平；若目标个体的身高未达到目标水平，则根据目标个体的期望身高确定目标个体达到期望身高的难度。本发明根据期望身高对儿童的身高发育进行评价，预测儿童身高是否可以达到期望身高以及达到期望身高的难度，为儿童身高管理提供了可靠的依据。
身高发育评价方法终端设备

[发明专利]一种心源性休克临床决策支持系统、设备及可存储介质-CN202310697356.4有效
发明人：何昆仑;孙宇慧 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种心源性休克临床决策支持系统、设备及可存储介质，涉及智能医疗领域。所述系统包括获取单元和决策单元，获取单元用于获取患者心源性休克分期诊断结果，决策单元用于基于所述分期诊断结果选择治疗方案。本发明开发的系统基于患者心源性休克分期诊断结果提供相应的治疗方案，立足于临床统计数据优化了D期、E期患者的治疗方案，为心源性休克治疗领域的研究人员、临床医生提供了宝贵资源，具有重要的科研和临床价值。
一种心源性休克临床决策支持系统设备存储介质

[发明专利]一种基于感染时期的肺炎风险预测方法、设备、系统及可存储介质-CN202310583056.3在审
发明人：宋兰;朱振宸;金征宇;应周梦;胡歌;王金华 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于感染时期的肺炎风险预测方法、设备、系统及可存储介质，涉及生物医学技术领域。所述方法包括：获取患者的临床信息、感染时期和胸部CT图像；基于患者的感染时期将患者分为早期、中期和晚期；根据患者分期，将患者的临床信息和胸部CT图像输入到相应阶段的预测模型，得到肺炎风险预测结果。本发明方法集成了临床信息、生化检测结果、CT图像特征等多种数据，通过分时期建模来预测肺炎危重型风险，大大提高了预测准确率和可靠性，采用该方法可以更快速、更准确地识别肺炎患者的风险，为医生提供更精准的诊疗建议，具有重要的科研和临床价值。
一种基于感染时期肺炎风险预测方法设备系统存储介质

[发明专利]一种慢性病/专病全周期智能数字化主动管理的系统与方法-CN202310759054.5在审
发明人：先红;沈云峰;陈红;王利;何津春;王文学 -专利权人：成都天下医森数字科技有限公司;四川大学华西医院;四川省医学科学院·四川省人民医院
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供一种慢性病/专病全周期智能数字化主动管理的系统与方法。该方法包括：收集并存储人体生命健康的各项指征；根据所述各项指征对患者的疾病健康风险进行关联分析；根据健康风险预警模块的分析结果对患者进行针对性的服务；患者根据服务的具体内容的实现与其他患者的信息交流与运用。本发明通过数据模块收集并存储人体生命健康的各项指征，通过健康风险预警模块对患者的疾病健康风险进行关联分析，通过服务模块对患者进行针对性的服务，通过运营模块实现患者的获益需求。
一种慢性病专病全周期智能数字化主动管理系统方法

[发明专利]一种老年人综合能力评估方法及评估系统-CN202310642298.5在审
发明人：高欣;赖健强;殷召雪;朱晓磊;司项;张晓畅;王静雷;杨一兵;石文惠;王安琪;宋隽清 -专利权人：中国疾病预防控制中心
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种老年人综合能力评估方法及评估系统，包括：识别待评估老年人的身份，身份识别后的待评估老年人可根据自身需求选择评估条目，根据评估条目对待评估老年人进行综合能力的评估。本发明可以实现自动化评估老年人躯体功能、认知功能、营养状况及心理状况等综合健康水平。
一种老年人综合能力评估方法系统

[发明专利]一种基于大数据的营养健康预测系统-CN202310825067.8在审
发明人：于燕波;刘同方;陈朴;沈起兵;董海胜;张国文;张龙振 -专利权人：深圳市绿航星际太空科技研究院
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于大数据的营养健康预测系统，将健康特征数据视为粒子，利用Particle Transformer模型捕获不同健康特征数据之间的非线性关系。通过智能手环收集包括血氧、运动距离、睡眠质量等健康特征数据，并对数据进行预处理。构建并训练Particle Transformer模型，预测血糖浓度并根据血糖浓度给出营养建议。
一种基于数据营养健康预测系统

[发明专利]基于深度学习-机器学习的老人健康预测分析系统及方法-CN202310837782.3在审
发明人：曹祥红;耿鑫;郭佳雯;李晨旭;王鑫雨;吴坤宁;胡政宇;刘恒源;安厚儒;翟锦龙 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习‑机器学习的老人健康预测分析系统及方法，涉及深度学习和智慧养老健康预测提示技术领域。包括：数据处理模块、Transformer深度学习模型模块、XGBoost机器学习模型模块、大数据智能健康监测平台模块。本发明有助于实现老人健康状态实时检测及对老人健康状况是否正常进行提前分析和预测，发现问题及时预警和急救，为健康护理提供参考，既保障老年人生命健康安全，提高生活质量和幸福感，同时解除子女后顾之忧。
基于深度学习机器老人健康预测分析系统方法

[发明专利]基于身体活动行为模式监测的心理状态评估系统及其方法-CN202310858960.0在审
发明人：董高峰;徐峰;柯小剑;周智君;来忠;凌懿文;周卉;柯陆安;戴捷;诸葛田野 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：公开了一种基于身体活动行为模式监测的心理状态评估系统及其方法，其采用基于深度学习的人工智能监测技术，以通过对于心理正常学生和待监测学生的身体活动监控视频的特征提取来识别每个监控关键帧中学生的动作标签特征，并进一步对各个监控关键帧中的动作标签特征的时序分布进行上下文语义理解来得到动作模式理解特征表示，再基于心理正常学生和待监测学生的动作模式理解特征的转移矩阵来表示两者之间的差异性特征分布，以此来进行待监测学生的心理状态判断。这样，能够智能且准确地对于学生的心理健康状态进行监测评估。
基于身体活动行为模式监测心理状态评估系统及其方法

[发明专利]一种基于DBA-MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法-CN202310863703.6在审
发明人：孙悦;李智;杨帆;李欣阳;朱玉龙 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DBA‑MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法。通过深度学习构建疾病风险预测模型，开发深度学习模型来评估保育患者经保育治疗后疾病是否得到缓解，协助医生进行保育治疗。分析收集的临床数据集，采用DBA算法来解决原始EC保育患者数据过少的问题，使用MALSTM‑FCN算法来建立时间序列分类模型。结果表明，该方法优于传统的时间序列分类模型，并提供了一个现实的策略对保育治疗患者进行监测与预警。提出的模型为医生提供了一个平台，更客观、更科学地评估和预测EC保留生育功能患者在不同治疗阶段的指征、治疗方案、疗效监测及风险预警，协助医生并指导患者做出获益风险比最大的决策。
一种基于 dba malstmfcn ec 保育患者风险预警模型方法

[发明专利]健康风险筛查系统-CN202310750094.3在审
发明人：石振宇;李秀岩;李海波 -专利权人：北京慧养道健康科技有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种健康风险筛查系统，包括：数据收集与预处理模块：收集疾病相关数据，预处理数据以去除噪声、处理缺失值、标准化数据；特征工程模块：对预处理后的数据进行特征提取和增强，以提取对疾病筛查有价值的特征；模型训练模块：特征工程模块提取的特征，训练疾病筛查模型；模型评估与调优模块：对训练得到的模型进行评估；结果展示与反馈模块：将疾病筛查结果以可视化方式呈现给用户。本发明通过结合人工智能算法和机器学习技术，提供了高效、准确、可解释和个性化的疾病筛查服务，有助于提前发现和管理各类疾病，改善健康管理和预防工作。
健康风险系统

[发明专利]一种结膜黑色素瘤患者的生存风险分析方法及装置-CN202310540624.1在审
发明人：马志胜;茆晨雪;吴建艮;王倩倩;黄雅菊;邹洁 -专利权人：重庆金域医学检验所有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及数据分析领域，揭露了一种结膜黑色素瘤患者的生存风险分析方法及装置，包括：对所述训练数据集中每种风险指标进行显著性检验，得到每个所述风险指标对应的检验特征值；利用所述检验特征值对所有所述风险指标进行筛选，得到候选风险指标；基于所述候选风险指标对应的指标变量及所述生存期构建初始风险分析模型；对所述初始风险分析模型进行逐步回归，并对逐步回归的所有初始风险分析模型进行筛选，得到目标风险分析模型；利用所述目标风险分析模型绘制列线图，以对待分析结膜黑色素瘤患者的临床数据进行生存风险分析，得到生存风险分析结果。本发明主要目的在于提高结膜黑色素瘤患者生存风险分析的准确率。
一种结膜黑色素瘤患者生存风险分析方法装置

[发明专利]肺结核检测模型的训练方法、训练装置及辅助诊断设备-CN202310785497.1在审
发明人：赵雁林;王欢;吉旭 -专利权人：北京掌引医疗科技有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明属于肺结核检测技术领域，尤其是肺结核检测模型的训练方法，包括以下步骤：S1：获取指定数量的胸片图像；S2：对获取的胸片图像进行图像预处理，以获取预处理后的胸片图像数据；S3：判断预处理后的图像数据是否是非正位胸片，从而筛选得到正位胸片；S4：影像科专家利用临床诊断信息、痰结核菌检查的结果并结合正位胸片。本发明引入了卷积神经网络模型以及多尺度检测模型来提高肺结核检测模型的性能，可以实现更加准确地预测肺结核病灶区域，并且通过引入的单独的非正位胸片判断模块可以对非正位胸片进行排除，能够进一步的降低假阳率，从而可以实现更加准确地预测肺结核病灶区域，降低漏诊和误诊率。
肺结核检测模型训练方法装置辅助诊断设备

[发明专利]基于支持向量机的飞行情境人员应激状态评定系统和方法-CN202310825594.9在审
发明人：完颜笑如;王一行;刘双;冯传宴;钱春颖;王子仪;党予卿;陈星江;梁超然 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于支持向量机的飞行情境人员应激状态评定系统，包括数据预处理模块、模型训练模块、应激状态评定模块、结果输出模块。数据预处理模块对导入数据进行标准化和规范化处理并储存。模型训练模块通过已导入的标签与特征基于支持向量机建立分类模型并储存。应激状态评定模块首先选择合适的模型，然后根据模型导入需要的测试特征，最后进行应激状态的评定。结果输出模块将应激评定结果进行综合输出，包括：应激状态的综合评定结果、时序切片结果、图像结果及选定时间段的应激稳定度结果。利用该系统能够快速有效地对人员在各种飞行任务条件下的应激状态进行在线评估，可用于指导飞行员培训，提高飞行员应对应激的能力以提升飞行安全。
基于支持向量飞行情境人员应激状态评定系统方法

[发明专利]大气污染对人体健康风险指标确定方法、装置和电子设备-CN202210305342.9在审
发明人：陈立峰;何榕健;何庆;徐海勇;陶涛;杨猛;尚晶;陈卓;余琦;方雷;戴晓燕;马蔚纯;王祥荣;周立国 -专利权人：中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请涉及大气环境污染评价领域，提供一种大气污染对人体健康风险指标确定方法、装置和电子设备。所述方法包括：获取设定的时间段和区域内对应的大气污染浓度信息集和用户属性信息集；根据所述大气污染浓度信息集和用户属性信息集，获得符合概率分布条件的随机数列；根据所述随机数列，进行蒙特卡洛模拟以获得人群健康风险值。本申请实施例提供的大气污染对人体健康风险指标确定方法、装置和电子设备，通过获取设定的时间段和区域内的用户属性信息，基于蒙特卡洛模拟获得人群健康风险值，可以更加精准地获得空气污染对于人体健康风险指标。
大气污染人体健康风险指标确定方法装置电子设备