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一种骨关节损伤智能预警系统诊断模型动态优化系统和优化方法

发布时间: 2022-11-11

基本信息

合作方式: 技术转让
成果类型: 发明专利
行业领域:
生物与新医药技术
成果介绍
本发明提供一种骨关节损伤智能预警系统诊断模型动态优化系统和优化方法,解决现有骨关节疾病诊断方法中影像学方法成本高、微创方法给患者带来痛苦、听诊方法不够准确与智能;国内外基于骨关节信号的骨关节诊断多为理论阶段,瓶颈在于建立智能诊断模型以及难以动态优化的不足之处,本发明基于大数据分析、人工智能算法,结合物联网技术,设计了优化系统和优化方法。
成果亮点
与现有技术相比,本发明具备以下有益效果: 1.本发明基于骨关节运动信息通过人工智能算法提取骨关节的特征信号,将骨关节疾病诊断模型放在云服务器上,通过物联网技术,实现诊断模型的更新、优化,完成骨关节疾病的智能诊断,在云端进行大量的数据传输,处理,更新,不仅速度快,还不受制于本机性能,节约成本,同时可以实现诊断模型共享、降低了医疗诊断成本,避免集中处理,增加时间和人力成本。 2.本发明使用物联网技术,能够实时、共享、动态的将骨关节信息保存和更新;测试得到的骨关节信号包括患者骨关节的振动信号、噪声信号、姿态信号,数据量(即采集样本量)大且无法类比,使用人工智能算法提取骨关节信号在时域或频域中的特征值后,可以对各种骨关节疾病进行分类别作标记,并形成骨关节疾病智能诊断模型,实现不断迭代、学习的方式优化诊断模型,可解决目前骨关节疾病诊断的弊端,推进人工智能诊断技术的应用,低成本、有效、智能、准确诊断骨关节疾病,具有很好的实用价值。
团队介绍
陈临溪,男,博士,二级教授,留美博士后,博士研究生导师,博士后合作导师,湖南省医学学科(心脑血管药理学)学科带头人(225人才工程),1995年在衡阳医学院获药理学硕士学位,2002年中山大学中山医学院获博士学位,2005-2007年在美国Johns Hopkins大学医学院做博士后,国际动脉硬化学会会员、国际心脏研究会中国分会会员、中国药理学会会员,中国药学会高级会员,国家自然科学基金通讯评议专家, 《Journal of Biochemistry and Molecular Biology Research》杂志编委;《药学学报》杂志编委,《中国药理学通报》杂志编委,《中国动脉硬化杂志》编委,《肿瘤药学》杂志编委,国际期刊《APSB》、《APS》、《ATVB》、《Cell Report》、《OpenBiology》、《The International Journal of Biochemistry & Cell Biology》《Acta Biochimica et Biophysica Sinica》《Chemotherapy》、《Apoptosis》、《Biofactor》、
成果资料
产业化落地方案
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成果综合评价报告

评价单位:“科创中国”医药产业链产业科技服务团 (中国药理学会) 评价时间:2022-11-15

杨小平

中国药理学会专家组

副研究员

综合评价

中国药理学会秘书处组织业内专家对《一种骨关节损伤智能预警系统诊断模型动态优化系统和优化方法》进行验收。验收专家组认真审核了相关材料,听取了课题组的汇报,质询了有关项目情况,经认真讨论,形成验收意见如下: 一、项目组提供的资料齐全、规范,符合验收要求。 二、该项目开发了基于特定肝肾毒性药物或者物质,采用空间代谢组学技术和毒性代谢通路实验分析主要采用质谱成像技术。验收专家组认为,该项目已完成项目计划书规定的主要研究内容和指标,同意通过验收。 咨询专家签字: 年 月 日
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