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内蒙古卫数数据科技有限公司

作品数：48 被引量：4H指数：1
相关机构：首都医科大学附属北京朝阳医院航空工业中心医院内蒙古财经大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

合作机构

文献类型

  • 45篇专利
  • 3篇期刊文章

领域

  • 15篇自动化与计算...
  • 5篇医药卫生

主题

  • 18篇血常规
  • 10篇网络
  • 8篇神经网
  • 8篇神经网络
  • 7篇检验科
  • 6篇血常规检验
  • 6篇生化
  • 6篇数据处理
  • 6篇菌病
  • 5篇医院检验
  • 5篇数据处理模块
  • 5篇布鲁氏菌
  • 5篇布鲁氏菌病
  • 4篇医疗数据
  • 4篇医院检验科
  • 4篇机器学习技术
  • 4篇疾病
  • 4篇疾病筛查
  • 3篇样本集
  • 3篇仪器

机构

  • 48篇内蒙古卫数数...
  • 3篇首都医科大学...
  • 2篇内蒙古财经大...
  • 2篇航空工业中心...
  • 2篇北京市临床检...
  • 1篇中国计量科学...

作者

  • 3篇周睿
  • 3篇梁玉芳
  • 3篇王清涛
  • 2篇宋彪
  • 1篇郑华荣
  • 1篇高志琪

传媒

  • 2篇临床检验杂志
  • 1篇中华检验医学...

年份

  • 6篇2024
  • 17篇2023
  • 8篇2022
  • 17篇2021
共 48 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
质量控制方法、装置、电子设备及存储介质
本申请提供一种质量控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及检验医学技术领域。该方法包括：获取检测项目的标本数据；根据所述检测项目的变异系数和所述检测项目所处于的误差场景确定与所述检测项目对应的质量控制模型，所述质量控制模...
周睿陈超宋彪王哲
一种基于全血细胞计数融合指标HBI的癌症风险评估系统
本发明公开了一种基于全血细胞计数融合指标HBI的癌症风险评估系统，包括以下步骤：获取癌症患者和健康人的人群样本；利用健康人和癌症患者的4项全血细胞计数指标和年龄数据计算出HBI(Hybrid Blood Index)打分...
陈超左永春刘明梁雨朝
一种基于机器学习技术的设备异常识别方法
本发明公开了一种基于机器学习技术的设备异常识别方法,属于医学检验领域。其总体架构为：数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块、异常识别模块，本发明的有益效果是：相较之前提出的AON质控法，不论从准确度还是假阳率方面都优于...
陈超宋彪韩泽文冯祥王哲
文献传递
一种仅使用血常规检验数据的疾病筛查和诊断方法
本发明公开了一种仅使用血常规检验数据的疾病筛查和诊断方法，属于医学检验领域和疾病识别领域。总体架构为，数据获取模块:获取医院检验科中的血常规数据。血常规数据为含有临床诊断标签的数据,数据处理模块:将上述获取到的血常规检验...
陈超宋彪韩泽文冯祥
文献传递
一种基于机器视觉的虎红平板结果识别方法及系统
本申请提出了一种基于机器视觉的虎红平板结果识别方法及系统，属于医学检验领域。其总体架构为：图像获取模块、图像处理模块、模型构建模块、识别模块，本申请旨在利用虎红平板凝集试验阳性、阴性色泽形态的特征表达模型，基于深层卷积神...
陈超宋彪王哲
文献传递
一种多模型特征增强疾病筛查系统
本发明公开了一种多模型特征增强疾病筛查系统，包括：数据采集模块、数据处理模块、初始化模型构建模块、特征提取模块和疾病筛查模型构建模块；数据采集模块用于获取多个目标疾病数据集和对应的健康样本数据集；数据处理模块用于对上述数...
陈超宋彪韩泽文
一种数据分布智能分析转换在医疗数据挖掘上的应用
本发明公开了一种数据分布智能分析转换在医疗数据挖掘上的应用，包括以下步骤：S1、提取医院A与医院B的项目数据，获取原始数据集；S2、根据原始数据集进行Box_Cox转换，并依据转换之后的数据集构建数据特征，与对应的Box...
陈超宋彪侯彩霞冯祥王哲
一种基于血常规检验数据的抑郁症识别方法
本发明提出了一种基于血常规检验数据的抑郁症识别方法。通过对大量血常规检验数据样本的预处理，在传统有监督算法之前引入无监督的特征学习，增强输入信息的数据特征，通过对数据的提前理解和判断，从而标准化参数的初始量。基于诊断标签...
陈超宋彪王哲罗祎斐韩泽文冯祥
文献传递
一种基于人工智能算法的检验科异常数据监控方法
本发明涉及医疗软件技术领域，具体为一种基于人工智能算法的检验科异常样本监控方法，本发明意在指出一种基于机器学习算法和检验数据的自动异常样本发现技术，应用于医疗机构，解决样本检验中低效的人工审核样本工作。方法包含具体的技术...
陈超宋彪冯祥
文献传递
一种基于机器学习的布鲁氏菌病筛查率提升方法
本发明公开了一种基于机器学习的布鲁氏菌病筛查率提升方法，包括以下步骤：S1、建立阳性倾斜模型，在训练模型中加重阳性权重，提升模型阳性检出率，报告阳性样本；S2、阳性样本进入问卷调查环节；S3、结合问卷调查结果及阳性患病概...
陈超宋彪冯祥
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