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]基于深度学习的急性心肌梗死心血事件预测方法与系统-CN202111338999.7在审
  • 陈胜;柯盼盼 - 上海理工大学
  • 2021-11-12 - 2022-03-01 - G16H50/30
  • 本发明提供了一种基于深度学习的急性心肌梗死心血事件预测方法,具有这样的特征,包括以下步骤:步骤1,根据磁共振序列图像数据,基于深度卷积神经网络算法对磁共振序列图像数据进行训练,得到不良心血事件的定性模型,进一步训练得到融合模型,并将不良心血事件的定性模型和融合模型保存为可调用的自动判别人工智能模型;步骤2,调用自动判别人工智能模型,输入待预测的磁共振序列图像数据进行预测,得到不良心血事件的预测复发结果其中,磁共振序列图像数据包括T2‑STIR序列、LGE序列以及电影序列,不良心血事件的定性模型包括I3D模型和Dense‑Net模型,融合模型为梯度提升树模型。
  • 基于深度学习急性心肌梗死心血管事件预测方法系统
  • [发明专利]一种基于注意力机制的不良心血事件的预测装置-CN201811406596.X有效
  • 黄正行;段会龙 - 浙江大学
  • 2018-11-23 - 2022-04-05 - G16H10/60
  • 本发明公开了一种基于注意力机制的急性冠脉综合征不良心血事件的预测方法,包括:(1)构建训练样本;(2)以双向长短时效记忆网络为基础,并根据患者静态特征‑动态特征关系,引入注意力机制对训练样本进行权重计算,构建预训练模型;(3)以训练样本和训练样本对应的真值标签,对预训练模型进行训练,得到不良心血事件预测模型;(4)利用预测模型预测待测样本发生不良心血事件的概率。本发明提供的预测方法可对急性冠脉综合征患者的缺血事件和出血事件发生概率进行预测,从而辅助医生制定合理的诊疗措施,支持临床决策,降低医疗开支。
  • 一种基于注意力机制不良心血管事件预测装置

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