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  • 本申请公开了一种基于大数据的体质健康监测方法及系统,涉及智能传感器技术领域,方法包括:获取用户日常活动中与生理姿态相关的姿态数据序列,并基于所述姿态数据序列提取异常姿态的分布特征;基于所述异常姿态的分布特征确定累积压力的量化值;若所述累积压...
  • 本发明提出了一种基于脑肠轴理论的个性化健康干预系统,具体运行包括以下步骤:步骤S1,居家标准化采样与低温运输,用于提供标准化居家采样套件,供用户采集自身粪便样本并进行合规保存与运输,将样品运输至检测点位置;步骤S2,肠道菌群高通量测序分析,...
  • 本发明属于生物医药技术领域,具体涉及一种基于转基因小鼠模型的药物靶向治疗效果验证系统,公开了一种集成基因工程建模、多模态传感与AI数据融合的药物疗效验证系统。该系统采用人源化免疫与可控致病基因修饰的转基因小鼠,结合植入式多功能生物传感器阵列...
  • 本申请公开了一种生存期预测方法、装置、电子设备及存储介质。其中,该方法包括:采用影像分析智能体对患者的医学影像进行影像特征提取,以生成影像指标向量;采用临床信息处理智能体对所述患者的非结构化的临床文本和结构化的实验室指标分别进行临床语义特征...
  • 本发明公开一种用于子宫内膜异位症诊断的系统及计算机存储介质。本发明针对子宫内膜异位症诊断标准的重大调整,通过采集患者外周血等易得样本,检测其中循环子宫内膜细胞的生物标志物与倍体信息,并利用优化算法模型进行综合风险评估,提供一种与调整后的标准...
  • 本发明涉及健康管理技术领域,尤其涉及一种集成AI大模型的智能体测健康管理方法、系统及体测仪,该方法通过采集多维生理体征时序数据并解析生物节律,生成个体化生理稳态基线轨迹;结合连续动态体测影像数据提取组织微结构纹理特征,构建器官功能储备动态图...
  • 本发明提出一种妇科癌症患者情绪困扰的网络分析与风险识别方法,包括以下步骤:步骤S1,从多个妇科癌症患者中采集情绪症状数据及心理社会变量数据;步骤S2,构建包含情绪症状节点与心理社会变量节点的扩展高斯图模型网络,其中情绪症状节点基于简明心境状...
  • 本发明属于生物信息处理技术领域,尤其涉及川崎病中到巨大冠状动脉瘤风险预测模型构建方法及系统。本申请提供一种川崎病MGCAA风险预测模型构建方法及系统,该方法基于六个常规临床变量,采用随机森林(RF ranger)算法建立预测模型;引入SHA...
  • 本发明公开了一种结核病基于AI协同逻辑审计多维风险的评分系统及方法,该系统融合权威诊疗指南与人工智能协同推理技术,构建结构化权重评分矩阵与多模型逻辑追踪技术双核心架构。通过五大维度指标的结构化评分与Gemini3系列大模型的思维链审计,实现...
  • 本发明公开了血浆CXCL16作为标志物在评估肺动脉高血压中的应用,包括,包括如下具体步骤:S1、对血浆样本进行处理;S2、使用ELISA法检测血浆中CXCL16的浓度;S3、将CXCL16浓度与健康对照组、CTEPD无肺动脉高压组、其他类型...
  • 一种基于EEG的养老机构视觉环境认知性能评估方法,涉及环境监测技术领域,针对现有技术无法对方案的认知性能进行有效预判和优化的问题,本申请通过采集老年人在视觉环境刺激四下的EEG信号,并结合认知任务和认知状态分类模型,实现对养老机构视觉环境认...
  • 本发明公开了一种基于医疗数据和多模态信息融合的疾病预测方法,属于医疗数据处理技术领域;方法为:构建冠状动脉CT影像数据集;构建SegResNet模型,利用SegResNet模型获得高精度的血管概率图;基于血管概率图,提取冠脉周围脂肪组织,输...
  • 本申请公开了一种心理健康评估方法,属于人工智能和心理健康评估技术领域。所述方法包括:获取目标学生的校园行为时序数据,校园行为时序数据包括多条按时间戳排序的校园行为数据,每条校园行为数据用于描述目标学生在相应时间戳触发的行为事件;基于校园行为...
  • 本发明公开了一种融合多尺度特征的肝衰竭短期预后预测方法,涉及医疗预后预测技术领域,本发明包括采集患者入院时及24小时后的血清蛋白组与临床数据;构建肝细胞核心代谢网络计算模型;将血清蛋白浓度变化转化为蛋白质特征能量值;用蛋白能量值扰动代谢模型...
  • 本发明提供了一种基于个体行为监测的鹌鹑健康状态预警与管理方法,属于动物健康监测领域,包括构建多模态监测方案同步采集鹌鹑数据并建立身份映射,经预处理、特征提取筛选后,用边缘端与云端模型预警,再动态校准阈值、病理溯源并分级,最后依结果实施个体与...
  • 本发明公开了基于深度学习的脓毒症风险多模态预测方法及其系统,属于医疗数据智能分析技术领域, 方法包括:多模态数据采集步骤采集生命体征序列、床旁即时检验、实验室、微生物培养、影像和病史数据;时序特征编码步骤通过多尺度时序编码网络提取时序嵌入向...
  • 本发明公开了一种身心健康动态优化系统及方法,属于身心健康管理技术领域,包括以下步骤:S1:获取多模态数据;S2:构建多模态健康基线;S3:封装为时序数据流;S4:构建矛盾场论模型,区分影响身心健康状态的主要矛盾和次要矛盾;S5:生成身心健康...
  • 本申请提供一种基于时序和多模态的疼痛判别方法,包括采集常规生理指标、行为特征指标及潜在辅助指标;对多模态数据进行预处理,包括异常值处理、个体归一化及时间对齐,构建时序数据块;建立个体基线,每7天动态校准基线阈值,糖尿病患者每3天校准1次血糖...
  • 本发明提供了一种非计划重返ICU风险预测方法、系统及装置,方法包括:融合MIMIC‑IV公开数据集与本地私有数据,通过规则模块与临床知识库进行多源医疗数据标准化预处理;构建包含基础特征、实验室指标、血流动力学参数和呼吸代谢维度的分块化特征体...
  • 本发明涉及医学临床技术领域,公开了一种基于多模态数据的IgA肾病风险评估方法,该方法获取患者临床指标数据、肾活检病理图像及基因组数据,经第一多层感知机网络、视觉变换器和第二多层感知机网络分别对预处理后的临床指标数据、肾活检病理图像及基因组数...
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