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  • 本发明公开了基于机器学习的异甘草素修复肺损伤效果预测方法及系统,涉及药物效果预测领域,该方法包括:获取生物标志物数据以及历史实验修复效果数据;基于分子结构数据和生物标志物数据,计算异甘草素的分子相互作用力指标和细胞通透性指标,结合历史实验修...
  • 本发明提供了药物‑疾病关联预测方法、系统、计算机设备及介质,属于计算机技术领域。该方法包括:构建药物‑蛋白质‑疾病异构网络,抽取多条元路径子图;将元路径子图输入多尺度扩散图卷积模块,在图卷积基础上执行可学习的多步图扩散,同步捕获局部邻接与高...
  • 本发明提供一种基于网络药理学的大模型生成中药处方疗效评估方法及系统,包括:采用机器学习模型生成候选处方,获取处方中每味中药的所有已知活性成分;基于已知活性成分预测患者对应的人体蛋白质靶点,并将所有人体蛋白质靶点进行集合,得到处方靶点集P;获...
  • 本发明涉及一种药物‑标靶相互作用预测方法,包括:预处理药物分子数据构建药物分子图,预处理标靶序列构建标靶残基拓扑图;将二者输入预测模型,模型通过 GAT 网络两条支路分别提取药物、标靶全局特征,通过 GCN 网络获取标靶残基级特征,通过 D...
  • 本发明公开了基于类器官模型的KRAS突变肿瘤药物敏感性测试评估方法,属于肿瘤药物敏感性测试技术领域;判断类器官模型的药物反应状态,生成历史测试节点时间集合,将药物反应状态与历史测试节点时间进行关系映射,标记状态转移事件;计算任意一种状态转移...
  • 本发明涉及医疗健康信息技术领域,具体公开一种基于知识图谱的食管癌术后康复教育策略构建方法及系统。通过构建融合饮食倾向实体的领域本体模型,创建结构化的术后康复知识图谱,设计患者康复状态模型,其中特别集成了对由遗传与环境因素共同影响的个体化饮食...
  • 本发明公开了一种用于预测肝细胞癌患者治疗耐药性的综合预测模型及其构建方法和应用。所述方法包括:获取肝细胞癌患者治疗前的临床指标数据与血清糖质组学特征数据;筛选出与耐药显著相关的关键临床指标和关键糖链特征,并整合为联合特征向量;利用所述联合特...
  • 本发明提供一种肺功能数据多周期分析方法、装置及设备,该方法包括:获取目标对象的呼吸波形信号;获取目标对象在目标时间点的肺功能时间序列数据;将肺功能时间序列数据按照不同维度的时间周期进行标注,构建时间周期因子变量;将时间周期因子输入至预先训练...
  • 本发明涉及医学数据处理技术领域,具体涉及基于人工智能的肝癌发病规律分析及早期预测方法。该方法获取待测人员的基础信息和检查指标;根据基础信息将待测人员划分至特征簇中;分析待测人员所属的特征簇中历史患者的病情、待测人员与历史患者的贴合情况,确定...
  • 本发明提供了一种融合整体风险与局部异常检测的血压动态监测系统,涉及电数字数据处理领域,包括多源血压数据融合采集模块、双路径特征学习与异常预检测模块、局部整体交互式异常精确识别模块和动态风险评估与智能预警决策模块,所述多源血压数据融合采集模块...
  • 本发明涉及神经创伤预后影像分析技术领域,公开了基于三维模型的颅脑创伤预后预测分析系统。该系统包括通过对患者颅脑三维影像进行多尺度分割与拓扑构建,追踪创伤区域的形态学演化速率,并结合水肿信号变化曲线,精准识别创伤演进过程中的关键信号事件。该系...
  • 本公开提供了基于大模型的信息生成方法、训练方法及装置,涉及人工智能技术领域,尤其涉及多模态大模型、AI医疗等技术领域。该信息生成方法的具体实现方案为:利用大模型对目标对象的历史就诊信息和状态描述信息进行分析,得到多个目标问题和交互路径;其中...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的手术患者体温预警方法及相关设备,涉及智慧医疗领域,该方法包括采集患者的多源体温数据、环境与场景数据及个体基础信息,并通过异常值剔除、缺失值填补与标准化处理构建时序特征数据集。将所述数据输入卷积神经网络与双向长短...
  • 本发明公开一种基于多模态融合的肺小结节良恶性智能鉴别方法及系统,涉及肺小结节诊断技术领域,旨在解决现有技术信息利用不充分、鉴别准确率低的问题。具体操作流程包括收集患者的肺部影像数据、临床信息和放射学报告,对所述影像数据进行预处理;对预处理后...
  • 本发明公开了基于大数据分析的中医证候模式智能识别方法,包括如下步骤:步骤一:采集患者若干时间点的中医诊疗数据,生成诊疗原始数据序列;步骤二:构建诊疗特征序列;步骤三:构建中医知识图谱,将三元组关系转化为具有时间约束的规则路径;步骤四:采用改...
  • 本申请提供了一种失眠分型装置,该装置包括:处理器、存储介质和总线,存储介质存储有处理器可执行的机器可读指令,当装置运行时,处理器与存储介质之间通过总线通信,处理器用于执行下述步骤:将失眠特征数据输入到两阶段分类模型中的第一失眠分型模块中,得...
  • 本发明属于医学人工智能技术领域,提供一种基于双约束引导的医学危险因素因果关系提取方法。其先预处理含患者疾病类别与生理指标危险因素的临床医学数据,再分别用互信息、MGM方法构建用于量化变量依赖的MI约束矩阵与刻画关联关系的M约束矩阵;以M约束...
  • 本公开是关于一种肿瘤分期预测结果的解释方法及装置、介质、设备,涉及医疗大数据处理技术领域,该方法包括:对与目标患者关联的原始多模态医疗数据进行融合得到数据融合结果,并根据数据融合结果确定与目标患者对应的待检测肿瘤的肿瘤类别;调用与肿瘤类别对...
  • 本发明公开一种腹部创伤检测方法及系统,涉及医疗信息处理及医疗资源分配领域;方法包括:实时获取结构化生理数据、事故类型、非结构化临床判断信息;确定生理系统威胁类型及基础风险等级;计算病情恶化趋势分值;判断病情恶化趋势分值是否超过恶化趋势警报阈...
  • 本发明公开了一种基于视觉语言模型交互感知学习的甲状腺结节分类方法,涉及超声图像分析技术领域,在整体架构上遵循图文对比学习的训练方式;引入了表征性特征空间生成可交互的图像token和文本token,并在深层Transformer Layer中...
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