基于智能AI的慢性病患者管理系统及方法
摘要文本
本申请公开了一种基于智能AI的慢性病患者管理系统及方法，涉及慢性病的智能管理领域, 其将采集到的待检测支气管扩张患者的CT扫描图像、待检测支气管扩张患者的临床症状数据以及待检测支气管扩张患者的生活空气环境数据作为输入数据，然后通过深度学习技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析，并结合这些特征得到用于表示待检测支气管扩张患者为轻度扩张、中度扩张或者重度扩张的分类结果。也就是，通过深度学习技术综合分析这些输入数据，可以更全面地了解到支气管扩张患者的病情和病情发展趋势。这样，根据分类结果，能够更全面地判断出患者支气管扩张的程度，以实现更精准和个性化的诊疗服务。 数据由马 克 团 队整理
申请人信息
- 申请人:吉林大学
- 申请人地址:130012 吉林省长春市前进大街2699号
- 发明人: 吉林大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于智能AI的慢性病患者管理系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410146318.4 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117690584A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G16H50/20 |
| 权利人 | 吉林大学 |
| 发明人 | 王丹; 罗洋 |
| 地址 | 吉林省长春市前进大街2699号 |
专利主权项内容
1.一种基于智能AI的慢性病患者管理系统，其特征在于，包括：支气管扩张患者数据采集模块，用于采集待检测支气管扩张患者的CT扫描图像、待检测支气管扩张患者的临床症状数据以及待检测支气管扩张患者的生活空气环境数据，其中，所述临床症状数据包括支气管扩张患者的咳嗽、咳痰、气促、体温、呼吸频率以及心率；支气管扩张患者特征提取模块，用于分别对所述待检测支气管扩张患者的CT扫描图像、所述待检测支气管扩张患者的临床症状数据以及所述待检测支气管扩张患者的生活空气环境数据进行提取和分析以得到CT扫描全局特征图以及临床症状-空气环境关联特征图；支气管扩张患者特征融合模块，用于将所述CT扫描全局特征图以及所述临床症状-空气环境关联特征图进行融合以得到支气管扩张患者分类特征图；支气管扩张患者特征优化模块，用于对所述支气管扩张患者分类特征图进行流形超凸兼容性衍生表示优化以得到优化支气管扩张患者分类特征图；支气管扩张患者分类结果生成模块，用于基于所述优化支气管扩张患者分类特征图，以得到分类结果；其中，所述支气管扩张患者特征优化模块，用于：以如下公式对所述支气管扩张患者分类特征图进行流形超凸兼容性衍生表示优化以得到优化支气管扩张患者分类特征图；其中，所述公式为：
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；其中，表示所述支气管扩张患者分类特征图的/>位置的特征值，/>、/>和/>分别表示所述支气管扩张患者分类特征图的宽度、高度和通道数，/>表示1到/>的自然数集合，/>表示1到/>的自然数集合，/>表示1到/>的自然数集合，/>表示以2为底的对数函数值，/>表示所述优化支气管扩张患者分类特征图的/>的特征值。