一种基于连续聚类框架的脑纤维快速聚类算法，包括以下步骤：1)建立纤维集群参数模型，包含纤维集群中心、密度、群内距离和纤维数量4个参数；2)读入一定数量的纤维，通过密度峰值搜索算法初始化参数模型；3)读入新的纤维，与由参数模型表示的纤维集群进行相似度距离计算，根据相似度距离大小将新纤维分配到集群或者置于缓存容器中；4)重复步骤2)，同时通过缓存容器阈值判断是否更新参数模型，直至所有纤维都经过分类处理；5)最后对所有参数模型进行密度峰值搜索聚类，结束脑纤维聚类过程。本发明通过参数模型表示纤维集群，以参数模型的形式代表集群中的所有纤维进行纤维相似度计算，最终对所有参数模型进行聚类。
📄 2018104857445
📂 G16H10_20
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-21
本发明公开了基于知识图谱的糖尿病干预智能推荐方法、系统及应用，方法包括：S01、构建糖尿病干预知识图谱；S02、根据糖尿病干预知识图谱，构建调查问卷题库；S03、响应用户请求调查问卷的操作，生成调查问卷；S04、响应用户答复调查问卷的操作，输出已答复问卷；S05、回收已答复问卷，调取糖尿病干预知识图谱，生成潜在异常信息集；S06、获取潜在异常信息集，抽取与潜在异常信息集中的异常状况相关联的调查问题进行生成调查问卷，将生成的调查问卷抛转至用户，直至对应的调查问题均被抛转为止；S07、汇总用户所答复的调查问卷，根据调查问卷中的调查问题答复，按照预设条件向用户推荐糖尿病干预措施，本方案实施可靠、响应快速且高效。
📄 2021104200079
📂 G16H10_20
👤 闽江学院
📅 2021-04-19
本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种临床试验的大数据招募系统，该系统包括：受试者信息采集模块、数据压缩模块、数据存储模块、数据解压模块、受试者匹配模块。根据受试者的医疗资料获取待压缩数据，获取待压缩数据中的前向像素与后向像素，根据前向像素与后向像素的关系以及前向像素是否在编码字典中存在，结合前向像素的游程长度对前向像素进行编码，获得压缩数据，对压缩数据进行存储，根据受试者的医疗资料筛选符合临床试验的条件的受试者参与临床试验。本发明结合游程对LZ编码进行改进，压缩效率更高，节省了受试者库中数据的存储空间。
📄 2023104503403
📂 G16H10_20
👤 深圳爱递医药科技有限公司
📅 2023-04-25
本发明提出一种基于元网络的临床医学对象组织方法，属于临床医学领域。本方法首先要将临床医学中各种实体和对象定义为具有三要素的元数据，构建基本医学对象数据模型；然后，将医学对象相互关系通过元网络建模，通过元网络将医学对象组织形成临床医学对象的整体数据模型；最后，通过基于医学对象组合查询，依据元网络映射，提取一级乃至多级医学数据。本发明适用度高，扩展性强，降低了对医学信息资源的存储、检索和利用的难度，并且对临床医学中的研究也有很大的帮助。
📄 2016103511760
📂 G16H10_20
👤 中南大学
📅 2016-05-25
本发明涉及护理知识库构建技术领域，具体涉及一种化疗相关口腔黏膜炎护理知识库的构建方法。本发明首先获取知识库及访问数据；进一步根据每种关键词的近期访问趋势和总访问次数，结合临床护理数据中关键词的分布，获取初始索引权重；进一步根据每种关键词涉及的临床护理数据之间的差异性，结合恢复效果，获取护理针对性；最后融合初始索引权重和护理针对性获取每种关键词的最终索引权重。本方案通过融合关键词的普适性、时效性与护理针对性，动态优化关键词索引权重，兼顾广泛需求与个体疗效，避免热门低效词虚高，提升检索精准度与数据库的应用价值。
📄 2025113240317
📂 G16H10_20
👤 瓦拉赫(大连)智能科技有限公司
📅 2025-09-17
本发明公开了一种基于Petri网同步合成运算的临床路径变异检测方法，涉及数据检测及计算技术领域。其解决了现有技术中使用业务对齐的手段对临床路径进行变异检测效率低的技术问题，该检测方法包括以下步骤：首先对临床路径诊疗日志中的迹进行筛选，去除噪音，保留有效迹；然后基于有效迹与其相对应的过程模型，建立新的合成模型，新的合成模型可体现诊疗日志与临床路径之间的偏差；最后，采用时间复杂度与选取合成模型复杂度正相关的A*算法查找最优对齐。本发明方法可以极大地减少对齐消耗的时间，本发明实施例中的实验数据表明，该算法相较于其他变异检测算法效率大幅提高，证明了该算法在变异检测方面的优越性与有效性。
📄 2021110532230
📂 G16H10_20
👤 山东科技大学
📅 2021-09-09
本发明涉及医学检验数据分析处理技术领域，具体涉及一种医学检验临床数据智能管理方法及系统。本发明结合与待分析指标数据具有变化关联的参考指标数据分析所采集的每个待分析指标数据的噪声可能性，进一步结合待分析指标数据所处局部范围的异常程度及其局部突变程度分析其为真实失常的可能性，从而得到每个待分析指标数据的置信突变程度，进而对预设显著性阈值进行修正，降低对噪声数据的误判率，提高对真实异常的待分析指标数据的检测准确性以提高智能管理效果。
📄 202410451767X
📂 G16H10_20
👤 德州则与医疗器械科技有限公司
📅 2024-04-16
本申请实施例涉及数据处理，提供了一种数据异常检测方法及装置，应用于服务器，所述方法包括：可接收临床数据集和检验知识集，依据临床数据集和检验知识集生成临床检验数据集，将临床检验数据集作为预设相似度排序模型的训练数据执行训练操作，得到训练好的目标相似度排序模型；接收待检数据，将待检数据输入到训练好的目标相似度排序模型，得到多个检验知识，依据多个检验知识判断待检数据对应的临床检验结论是否处于异常状态。本申请中的临床数据集、检验知识集、临床检验数据集可存储在区块链中。采用本申请实施例有利于提高数据异常检测的效率。
📄 2020105980548
📂 G16H10_20
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2020-06-28
本发明公开了一种药物临床试验方案的设计方法，包括以下步骤：步骤1、将临床试验方案转化为行限制覆盖阵列设计问题；步骤2、构造行数较少的覆盖阵列，生成行限制覆盖阵列；步骤3、将生成的行限制覆盖阵列转化为实际的临床试验方案。本发明构造带有行限制的覆盖阵列，进而得到实际的临床测试方案，与普通的启发式方法相比，本发明立足于已有的覆盖阵列，然后进行数学操作即可得到行限制覆盖阵列，最后将生成的行限制覆盖阵列转化为实际的临床测试方案，时效性优势明显。
📄 2021103459090
📂 G16H10_20
👤 南京信息工程大学
📅 2021-03-31
本发明公开了一种药物临床试验方案的递归设计方法，涉及医学检验领域。首先将测试用例转化为行限制覆盖阵列，然后在小阶数的一般覆盖阵列和小阶数行限制覆盖阵列的基础上，用递归方法来生成覆盖强度为2的大阶数行限制覆盖阵列，进而得出具体的临床试验方案。与直接构造大阶数覆盖阵列的方法相比，本发明仅对小阶数阵列进行搜索，时间效率较高，通过递归构造可以充分利用已有的测试方案，提高效率，节约资源，本发明利用小阶数的行限制覆盖阵列(CARL)递归生成大阶数的行限制覆盖阵列，比直接构造大阶数覆盖阵列难度小，也不需要长时间的计算机搜索，实现效率较高。
📄 2021103597457
📂 G16H10_20
👤 南京信息工程大学
📅 2021-04-02
柿子坊 · 知识产权运营
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