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[发明专利]一种基于多模态融合的癫痫药物有效性检测方法及装置-CN202310203047.7在审
发明人： 胡湛棋;李凡诗;林荣波;廖建湘;王海峰;梁栋;孔令宇;赵彩蕾;袁碧霞;赵霞;曾洪武 -专利权人：深圳市儿童医院
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态融合的癫痫药物有效性检测方法，所述方法包括：采集结节性硬化症患者的临床数据；将临床数据进行预处理，得到处理后的临床数据；在处理后的临床数据中随机选择样本并创建小样本图作为输入特征，得到训练特征矩阵；构建神经网络模型，并将训练特征矩阵输入到神经网络模型进行训练，得到训练过的神经网络模型；将新采集的结节性硬化症患者的临床数据输入到训练过的神经网络模型中，得到检测结果。本发明将临床数据进行多模态融合，并利用人工智能进行快速辅助检测，对癫痫药物的有效性评价的准确率及标准化具有重要的辅助意义。
一种基于多模态融合癫痫药物有效性检测方法装置

[发明专利]基于多模型的结节性硬化症引发癫痫的治疗效果预测方法-CN202310371886.X在审
发明人： 胡湛棋;林荣波;孔令宇;王海峰;杨俊;赵彩蕾;赵霞;袁碧霞;蒋典;廖建湘 -专利权人：深圳市儿童医院
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请实施例涉及药物治疗效果检测与评价技术领域，特别涉及一种基于多模型的结节性硬化症引发癫痫的治疗效果预测方法，该方法包括：在训练集、测试集中提取特征变量；基于特征变量，分别在训练集、测试集中提取目标变量；基于目标变量，对预处理后的训练集进行特征选择；基于目标变量以及已选择的特征，分别训练多种学习模型；分别将测试集的特征集合输入多个训练后的学习模型中进行模型训练，得到多个预测结果；对多个预测结果进行融合，得到最终预测结局。本申请提供的方法，针对于儿童结节性硬化症引发的癫痫的特性，提取数据中的特征变量，进行基于多模型融合机制的机器学习任务，对结节性硬化症引发的癫痫具有针对性，且预测效果较好。
基于模型结节硬化症引发癫痫治疗效果预测方法

[发明专利]一种图像分类系统及终端设备-CN202111677051.4在审
发明人： 胡湛棋;廖建湘;王海峰;蒋典;赵霞;袁碧霞;陈黎;林素芳;邹东方;叶园珍;段婧;赵彩蕾;林荣波;曾洪武 -专利权人：深圳市儿童医院
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类系统及终端设备，其中，所述图像分类系统包括：图像获取模块，用于获取第一序列图像和第二序列图像，第一序列图像和第二序列图像为采用不同模态获取到的磁共振序列图像；图像融合模块，用于将第一序列图像和第二序列图像进行融合，得到第三序列图像；预测分类模块，用于基于训练完成的预测分类模型对第三序列图像进行分类识别，确定与第三序列图像对应的分类结果。本发明只需要采集两次不同模态的序列图像，再将不同模态的序列图像进行融合，就能够改善病灶的可视化效果，并通过预测分类模型进行特征提取和分类预测，就可以实现对结节性硬化症的诊断，有效地提高结节性硬化症的诊断效率，还可以提高分类的准确度。
一种图像分类系统终端设备

[发明专利]一种磁共振成像方法、设备及存储介质-CN202110228753.8有效
发明人： 胡湛棋;廖建湘;赵彩蕾;赵霞;袁碧霞;叶园珍;操德智;朱凤军;姚一;曾洪武;干芸根;王海峰;苏适;杨俊 -专利权人：深圳市儿童医院
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G01R33/561 文献下载
摘要：本发明公开了一种磁共振成像方法、设备及存储介质。方法包括：在每一个周期内：施加180°射频脉冲；施加梯度回波序列；施加第一快速自旋回波序列；其中，所述周期的重复次数不小于1；根据所述梯度回波序列采集的数据生成T1加权图像，根据所述第一快速自旋回波序列采集的数据生成脑脊液抑制的T2加权图像。本发明通过在施加180°射频脉冲之后，施加第一快速自旋回波序列之前，施加梯度回波序列，利用了生成脑脊液抑制的T2加权图像中需要的翻转恢复脉冲与激发脉冲之间存在的空闲时间来采集T1加权图像数据，缩短了生成T1加权图像和脑脊液抑制的T2加权图像的磁共振扫描时间。
一种磁共振成像方法设备存储介质

[发明专利]药物治疗结果预测模型生成方法、装置、终端及存储介质-CN202110234102.X在审
发明人：赵霞;胡湛棋;廖建湘;赵彩蕾;段婧;袁碧霞;叶园珍;操德智;朱凤军;姚一;曾洪武;李德发;干芸根;王海峰;苏适;杨俊 -专利权人：深圳市儿童医院
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种药物治疗结果预测模型生成方法、装置、终端及存储介质。方法包括：获取多个患者的临床数据，根据所述多个患者的临床数据生成至少一个第一训练数据集，每个所述第一训练数据集中包括多组训练数据，每组所述训练数据包括样本临床特征和对应的药物治疗结果；根据至少一个机器学习算法构建多个初始模型，根据各个所述第一训练数据集分别对所述初始模型进行训练后得到多个待选模型；根据所述多个待选模型的测试结果确定药物治疗结果预测模型。本发明，能够生成更加准确地预测药物治疗结果的机器学习模型，从而实现通过药物治疗结果预测模型预测患者的药物治疗结果以确定患者是否耐药，缩短了识别耐药患者的时间。
药物治疗结果预测模型生成方法装置终端存储介质