特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

本发明公开了一种根据血液检测结果诊断肝炎患者的可解释机器学习预测方法，其特征在于主要包含以下步骤：获取肝炎患者的血液检测结果以及肝炎诊断状况；对缺失值进行处理，并使用数据均衡策略，获得540条正样本和等数量的负样本；使用黑盒模型随机森林、支持向量机和AdaBoost进行预测；使用贝叶斯优化和网格优化算法对模型进行处理；选择精度最优的模型作为最终预测模型并输出预测结果；使用AUC、准确率、精确度、F1‑score、召回率五个评估指标衡量模型；使用SHAP对选取出的模型进行全局解释，使用LIME对预测结果进行局部解释。该方法无需侵入性检测，通过非侵入性的血液检测就可以诊断患者是否患有丙型肝炎，同时兼具可解释性，相比于最先进的方法具有更优越的识别性能且预测过程更加透明。

本申请公开了一种智能化诊疗装置、电子设备及存储介质。其中，该装置包括：第一处理单元，用于将目标对象的目标多模态影像输入至勾画模型中，得到目标对象对应的目标影像组学特征；第二处理单元，用于将目标影像组学特征输入至诊断分期模型中，得到目标对象对应的目标病理特征；第三处理单元，用于将目标病理特征和目标剂量特征输入至疗效预测模型中，得到预估放疗反应信息，其中，目标剂量特征表征目标对象的放疗计划中的剂量信息。本申请解决了现有技术中由于缺失影像组学特征参数变化规律与临床病理特征、治疗反应信息之间的关联机制，导致的对于放疗反应信息预估准确度差的技术问题。

本申请提供了一种多晶硅生产原料的参数优选配置方法、装置、系统及设备，其中，方法包括：获取当前多晶硅生产中的实时反应数据；根据实时反应数据以及预先构建的产物模型，得到预选原料数据；根据预选原料数据以及预先构建的参数优选预测模型，得到至少一种原料参数配置信息；根据当前的生产工艺信息、设备状态信息以及供电需求信息，确定并输出至少一种原料参数配置信息中的一种为参数优选配置信息。本申请的方案通过数字化精益管控，减少原料中物料反应、催化剂效率差波动较大带来的设备反应不稳定、不充分等实际问题，提升设备内部充分反应的经济性和安全性，有效缓解了生产成本上涨带来的压力。

本发明公开了一种抗生素抗性基因的污染风险评估方法，涉及生物技术领域。一种抗生素抗性基因的污染风险评估方法，包括以下步骤：S1、对待分析样本的宏基因数据进行分析，获得与所述抗生素抗性基因相关的参数；S2、采用层次分析法建立抗生素抗性基因的风险评估模型，计算风险评价指标的权重系数；S3、基于步骤S1得到的所述参数和步骤S2得到的所述权重系数，计算最终风险得分，分析得到所述抗生素抗性基因的风险评估结果。能够准确、全面的对抗生素抗性基因进行风险评估的方法。

本发明公开了一种环肽药物从头设计方法、电子设备、及存储介质。所述方法包括：(1)筛选种子短肽；(2)肽段延伸；(3)备选肽段筛选：对于备选肽段采用蛋白质结构预测算法模拟其与目标蛋白的复合物结构；对于与目标蛋白的结合能力超过预设阈值的备选肽段获取其与目标蛋白的复合物结构中的构象；当备选肽段的构象形成二环肽或首尾相接的环肽时，结束肽段延伸将此备选肽段作为环肽药物候选结构；当备选肽段的构象形成长度超过预设阈值的线性肽时，结束肽段延伸；否则，进入步骤(2)。本发明在不依赖先验蛋白质热点残基信息的前提下，可直接设计可靶向目标蛋白分子的环肽，与先设计环肽库再筛选相比，节省绝大部分的筛选过程。

本发明公开了一种基于多模态电子病历数据的院内死亡风险预测方法，包括获取ICU患者的历史电子病历数据集；采用获取的数据集，通过预处理的方式构建多模态数据集，并划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；基于多模态特征提取模块和特征融合与预测模块，构建院内死亡风险预测初步模型；采用训练数据集对院内死亡风险预测初步模型进行训练，并采用验证数据集和测试数据集进行验证和测试，得到院内死亡风险预测模型；获取待预测目标的病历数据，并输入到院内死亡风险预测模型，得到待预测目标的院内死亡风险预测结果；本发明方法考虑充分模态间的差异性和关联性、提高预测精确、提升实际应用性。

本发明公开了一种智慧病房数据交互智能质控方法，包括以下步骤：S1：外部系统通过数据库视图方式来配置数据库的ip、端口、账号等连接参数和配置视图数据信息查询的参数，外部系统通过HTTP和WebService方式来配置url地址和相应接口参数。本发明可以对数据进行分类和分析，获取到不同类型的数据信息，使得医护人员可以更快地找到需要的信息，其还可以对接机构、科室、病区、病房、患者、监护人、检验检查等不同数据结构构建单独的数据交互质控服务，不仅可以实现内部数据交互质控，也可以实现外部的数据共享，保证了数据的实时性、准确性、完整性和规范性，数据信息可以第一时间准确无误的共享。

本发明涉及预填骨料混凝土灌浆材料配合比优化方法，先采用田口设计方法设计减水剂、粉煤灰等组分的正交表，计算各指标的信噪比，随后将信噪比进行无量纲化处理，计算灰度系数，然后通过主成分分析法计算灰度大小，利用灰度评价水泥灌浆材料的综合性能，最终得到预填骨料混凝土材料的最佳配合比。本发明利用信噪比、灰度和主成分分析三种概念组合的形式能够同时控制变量和响应值，实现多目标下的配合比设计优化，得出的结果更加准确。

本发明公开了一种生命特征模拟装置、控制方法及睡眠监护床垫测试方法，涉及检测设备技术领域，其中，生命特征模拟装置包括：用于与待测睡眠监护床垫相接触以产生脉冲模拟信号的振动气囊；通过至少一输气管与所述振动气囊相连接的气泵单元；连接于所述振动气囊的气压传感器；以及，连接于所述振动气囊的电控阀，所述电控阀用于控制所述振动气囊的气压在第一预定阈值和第二预定阈值变化以产生多脉冲模拟信号。本发明能够产生单脉冲模拟信号和多脉冲模拟信号，并直接作用于待测睡眠监护床垫，用于作为测试信号进行睡眠监护床垫的性能测试，由于第一预定阈值和第二预定阈值是可以根据需要进行设定，因此可以满足不同的测试信号需求。

本发明公开了一种基于高光谱技术的作物叶绿素含量有效估测方法。采用SG‑SNV结合的方法对高光谱数据进行预处理。在单一变量筛选算法基础上，将UVE算法和IRIV算法进行耦合，提出一种改进的特征波长筛选算法——UVE‑IRIV算法，选用XGBoost模型构建基于高光谱技术的作物叶绿素含量估测模型。该方法能够快速有效的获得作物叶绿素含量，对于作物田间管理、长势监测及产量估算具有重要意义。

本发明属于信息安全技术领域，提供了一种基于差分隐私的基因组数据生成方法。本发明通过训练生成对抗网络来生成数据，在每一轮的迭代中首先依据真实数据在不平衡位点处的分布确定约束条件，将条件向量与潜变量一同作为生成器的输入，条件生成数据并计算损失更新生成器参数。然后采用自适应的隐私预算分配策略，依梯度大小和隐私损失调整分配的隐私预算，通过按分配的隐私预算对鉴别器梯度加噪的方式使模型满足差分隐私机制。最后通过计算总代价函数的梯度来判断是否达到最佳的隐私效用权衡点，如果梯度大于0则根据加噪后梯度更新鉴别器，继续开始新一轮的迭代，否则训练终止，输出此时的生成模型和生成数据。

本申请公开了一种适配数据识别方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取不同步态模式下采集的测量数据，测量数据包括测量角速度及测量角度；通过预先训练的识别模型，得到不同步态模式下的适配结果，根据适配结果，确定步态模式中对应的假肢，并生成用于自适应调节假肢的指令。本申请不仅能够精确地进行假肢膝关节阻尼自适应调节并输出假肢膝关节阻尼适配结果，而且减少了目视及主观因素带来的误差，提高了假肢适配的准确度，降低了假肢师的工作负担和专业门槛；同时通过绘制多维度可视化图表以提供阻尼调整建议，使得假肢适配工作更加标准化、直观化。本申请可广泛应用于下肢截肢患者的假肢适配、康复训练和实时步态识别等领域。

本发明实施例公开了一种痤疮中医辨证治疗方法及系统，痤疮中医辨证治疗方法包括：获取一定数量的痤疮病例样本，并确定所述痤疮病例样本的特征信息和药方信息，基于所述特征信息和所述药方信息构建第一数据集；对所述第一数据集进行聚类处理，构建第二数据集；构建分类模型；将所述第二数据集输入所述分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；将待识别的痤疮患者的特征信息输入所述分类模型，得到对应的特征信息值；通过贝叶斯算法预测待识别患者痤疮分型的概率以及辨证治疗方案。该痤疮中医辨证治疗方法解决现有技术中无法基于痤疮特征信息预测患者痤疮分型的概率以及辨证治疗方案的问题。

本公开属于医疗信息化管理技术领域，具体提供了一种基于区块链的健康数据钱包管理方法及系统，其中方法包括：用户或医护人员通过应用端将健康数据上传至区块链，区块链对健康数据进行加密得到私密数据；当医护人员需要访问所述用户的健康数据时，会产生相应的鉴权信息，只有当用户授权通过后，建立医护人员与用户的对应关联才能对健康数据进行访问、添加或修改。一方面，通过区块链技术，建立了安全可靠的用户数据隐私保护机制。此外，提供针对每个用户私有的健康数据钱包，独立管理用户的健康信息，为用户提供便利。

本发明公开了一种基于区块链技术的疫情防控系统、设备及介质，其包括：基于联盟链建立相互进行数据传输的外部接入系统、区块链核心系统和管理平台；区块链核心系统的所有节点服务器均属于管理链的参与节点，管理平台通过管理链针对不同行业类型建立子区块链；外部接入系统包括多个子系统，任一子系统根据行业类型分别与对应的子区块链进行数据交互；子系统通过节点注册认证后，与区块链核心系统对应的节点服务器进行交互，并发布目标数据；目标数据提交至区块链的对应节点时，其他节点服务器对目标数据进行校验。其能够实现传染病暴发中的信息甄别以及联动防控。

本发明公开了一种葡萄胎辅助检查模型的训练方法、应用方法及系统，包括：构建初始实体关系抽取子模型、初始图像分析子模型和初始结果报告生成子模型；获取数据集并采用文本数据集对初始实体关系抽取子模型进行训练，得到目标实体关系抽取子模型；采用医学影像数据集对初始图像分析子模型进行训练，得到目标图像分析子模型；采用文本数据集和大模型训练数据集对初始结果报告生成子模型进行训练，得到目标结果报告生成子模型；将目标实体关系抽取子模型、目标图像分析子模型和目标结果报告生成子模型组合成为目标葡萄胎辅助检查模型。本发明实施例能够高效地训练出准确度高，适用范围广的葡萄胎辅助检查模型，提高医学领域中葡萄胎辅助检查的效率。

本发明涉及医疗设备技术领域，具体为医院急救设备状态管理中心的数据采集系统和设备，包括控制模块、数据获取模块、状态显示模块、通信传输模块、设备接入管理模块、可视化定位模块中、设备借调模块、数据存储模块、需求发布模块、分析统计模块和终端显示模块，本发明通过系统集成和集中接入后，能实现在一个终端设备或者小程序上就能实时查看、操作，可实时监测到急救设备的使用状态，合理规划使用计划和设备维护，可在线办理科室间调用申请手续，可自动记录借调时间，作为成本核算依据，最大限度减少抢救过程中急救和生命支持类设备借调的时间耗费，同时也提高了急救设备的综合利用率。

本发明涉及生物技术领域，揭露了一种血液肿瘤RNA测序数据自动化分析方法，包括：对目标基因比对数据进行变异检测及注释，得到目标变异检测数据，利用假设检验公式与离群点分析公式对目标基因比对数据进行基因表达分析，得到基因表达数据，对目标变异检测数据和所述基因表达数据进行倍体分析得到倍体分析数据，对样本测序数据进行免疫组库分析、融合位点过滤及基因缺失分析，得到免疫分析数据、融合位点数据及基因分析数据，最后构建目标基因分析报告。本发明还提出一种血液肿瘤RNA测序数据自动化分析装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决当前血液肿瘤RNA测序方法存在数据资源浪费、准确性低的问题。

本申请公开了一种医疗数据的特征化处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及数据处理领域。该方法包括：获取文本描述内容和检验数据；将文本描述内容与表型术语集中的表型术语进行匹配并进行格式转换，得到表型特征；将检验数据与检验术语集中的检验术语类型进行匹配并进行格式转换，得到检验特征；对表型特征和检验特征进行整合，得到用于表征样本对象生理情况的数据特征项。通过以上方式，能够对文本描述内容和检验数据进行标准化处理，并借助整合后的数据特征项对样本对象的生理情况进行更全面地分析和预测。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

本发明公开了一种基于稳定性控制的医保统筹智能体的建模方法与系统，周期性的对获取的包括DIP/DRG分组点数和医院等级系数的患者真实数据进行汇总；结合医院和患者价值函数建立多周期时序性医保智能体强化学习模型并进行周期训练：在单个结算周期内将每次交互样本进行判断，分配到稳定经验池和波动经验池；在双经验池中进行随机采样，并更新损失函数直至奖励值收敛，将每周期输出结果作为下周期的初始状态；通过训练好的模型，得到下周期的DIP/DRG分组点数和医院等级系数。本发明结合了医保周期结算的特点，在智能体的训练上采用了多周期训练方法，同时考虑相邻周期智能体输出在时序上的稳定性，提高了收敛速度，减少了数据波动。

本发明公开了一种受试者筛选方法及系统，该方法包括：对患者数据进行文本结构化处理，获得各患者对应的结构化患者数据；对结构化患者数据进行数据清洗，获得清洗后患者数据；对清洗后患者数据进行受试者规范化处理，获得规范化受试者数据；将规范化受试者数据按照统一格式进行标准化处理，获得标准化受试者数据；从中筛选出与研究需求匹配的患者作为目标受试者。由于本发明先对患者数据进行数据结构化处理，数据清洗，受试者数据规范，再从数据标准化处理后的数据中筛选受试者，从而能够更精准快速的筛选出合适的受试者。

本申请涉及计算机领域，特别涉及人工智能领域，提供了一种报告生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：使用多张样本影像图片迭代训练报告生成模型，每读取一张样本影像图片，获得该图片的初始分类特征与多个初始图像特征，通过对初始分类特征与各初始图像特征进行融合编码处理，获得一个目标分类特征；对目标分类特征进行分类识别，获得用于确定图片所属疾病类别的预测标签，基于预测标签与参考标签调整模型参数。基于目标分类特征得到的预测标签与参考标签，迭代更新报告生成模型的模型参数，加强模型对样本影像图片所属疾病类别的认知，进而实现将模型的注意力重定向到样本影像图片的异常区域，加强模型对异常区域的关注。

本发明提供一种基于时间卷积网络的运动迟缓量化分级评估方法及装置，应用于医疗保健信息学领域，该方法包括：获取目标对象的运动学数据；基于所述运动学数据以及训练好的运动迟缓量化评估模型，得到所述目标对象的运动迟缓等级；其中，所述运动迟缓量化评估模型是根据带有运动迟缓等级标签的样本运动学数据集对时间卷积网络训练得到的。从而客观地对目标对象的运动迟缓程度作出定量评估，并提高了评估结果的准确性。

本发明涉及一种金属磁粉芯器件的功率磁损耗分析方法、优化方法及介质，其功率磁损耗分析方法包括：通过测量设备获取金属磁粉芯器件的功率磁损耗；将获取的功率磁损耗分解成包含待求解磁滞损耗系数的磁滞损耗和包含待求解涡流损耗系数的涡流损耗；依据分解得到的待求解磁滞损耗系数的磁滞损耗和包含待求解涡流损耗系数的涡流损耗，形成损耗曲线；基于形成的损耗曲线求取磁滞损耗系数和涡流损耗系数，进而确定磁滞损耗和涡流损耗。本发明将产品的功率磁损耗分解成磁滞损耗和涡流损耗，其分离计算过程简单，无需依赖专门设备或大型控制器即可有效明确功率磁损耗中的损耗组成部分，为后续降低产品功率磁损耗的优化生产工艺打下了坚实的基础。

本发明公开了一种基于分段式氧气脱碳效率的转炉供氧量预测方法，包括：利用案例推理算法根据待求解炉次的入炉铁水条件及终点控制目标，在以往案例库内寻找出与待求解炉次相似度最高的以往案例，作为参考案例；利用转炉吹炼过程中不同阶段氧气脱碳效率的影响因素不同，对参考案例的吹炼过程进行阶段划分，将吹炼过程划分为吹炼前期、吹炼中期和吹炼后期；基于预设的假设条件，根据参考案例的吹炼阶段划分时间和不同阶段的氧气脱碳效率对待求解炉次的供氧量进行预测，得到待求解炉次的供氧量预测结果。与传统的模型相比，本发明的技术方案可以有效地提高转炉炼钢过程中供氧量的预测精度。

本发明公开一种群体视觉活动最优视野光敏感性指标筛选系统及方法，包括特征提取模块，包括目标使用群体的视野生理特征数据库；典型行为提取模块，包括典型行为模式数据库；主观感受评价模块，包括目标使用群体的主观感受评价数据库；视知觉效率模块，包括目标使用群体的视知觉效率数据库；最优视野指标筛选模块，通过调用视野生理特征数据库分别与主观感受评价数据库和视知觉效率数据库进行Wilcoxon检验，以获得与主观感受评价和视知觉效率实验结果具有线性关系的视野生理特征指标并记作优选视野指标，最后对优选视野指标的线性分析拟合优度指标进行排序，得到线性分析拟合优度指标数值最大的优选视野指标即为最优视野指标。

本发明提供了一种碱基测序质量评估方法和系统，用于基因测序领域。本发明提供的碱基测序质量评估方法，通过提供标准核酸序列，将所述标准核酸序列比对到参考序列上，根据比对结果对标准核酸序列中的碱基赋予标记；训练分类器以拟合碱基的测序信号特征与其标记之间的关系；提供待测核酸序列，在所述待测核酸序列中，以碱基为基本单元，计算碱基的测序信号特征；赋予待测核酸序列中的碱基以至少两种质量值等步骤实现。

本申请涉及一种基于多模态数据的胚胎评估方法及装置。其中，训练机器学习模型的方法包括：获取训练胚胎样本的图像信息和所述训练胚胎样本对应的文本信息；获取所述图像信息的图像特征；和获取所述文本信息的文本特征；获取所述图像特征和所述文本特征的匹配度；和基于来自相同所述训练胚胎样本的所述图像特征和所述文本特征具有高匹配度，对所述模型进行训练，以便获得所述机器学习模型。所述机器学习模型可以综合利用图像和文本信息，更全面地评估胚胎质量，提高了评估准确度及评估效率，减少了人工主观性误差。

本发明实施例提供的基于智慧医疗的智能护理远程数据处理方法及系统，基于目标对象护理数据集中的核心护理要素与对比护理评价进行关联，令核心护理要素的护理需求信息和护理评价的内容匹配，更加精细地将护理数据和护理评价进行关联，此外，用于挖掘向量表征的护理数据嵌入映射网络和护理评价嵌入映射网络，依据彼此在重复调试优化时的输出结果混合调试得到，采用对比学习的无监督调试过程使得网络的特征向量表征性能得到提升，进一步提升了护理数据和护理评价的护理信息匹配效果，准确性高。

本发明公开了一种近红外定量模型构建方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取近红外光谱数据，构建近红外定量模型训练样本集；获取多种近红外光谱数据预处理算法、变量选择算法及建模算法及其参数的取值范围，构建由这些参数以及红外光谱数据预处理算法顺序组成的粒子群搜索空间；基于近红外定量模型训练样本集，利用粒子群优化算法在粒子群搜索空间中对各算法的参数及预处理算法顺序进行优化；选择得到的全局最优解作为各算法的参数以及预处理算法顺序，对近红外光谱数据进行预处理、变量选择和建模，得到近红外定量模型。极大降低对研究人员数据建模经验基础上，可简单、高效地获得高质量的定量模型，降低了建模要求。

本发明涉及一种分子环结构预测方法，具体说是通过计算电子密度预测分子环结构的方法。它通过计算电子密度预测分子环结构的方法采用分子的电子密度信息即可发推出分子的环结构，即通过电子密度在空间中的一个点的信息，预测分子在此处应该含有的环状结构。采用该方法通过计算电子密度预测出分子环结构，从而适用于以电子密度为表征方式的分子生成算法中。

本申请的实施例提供了一种智能病理样本分配方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。包括：根据分配筛选信息确定各客户端对应的分配优先级；根据所述分配优先级为待分配的病理样本匹配对应的目标客户端，并向所述目标客户端发送所述病理样本；判断在第一预设时间内是否从所述目标客户端接收到对所述病理样本的响应信号；若接收到所述响应信号，则实时收取响应结果；若未接收到所述响应信号，则将所述病理样本返回样本池。本申请实施例通过对每个客户端建立包括分配筛选信息的数据库，智能病理样本分配平台做出智能匹配，病理样本可以被有效的分配到正确的目标客户端，能够提高分配效率。

本发明提供一种放疗护理评估电子联动系统及其控制方法，所述系统包括电子显示屏以及搭载有物联网平台的用户端A和用户端B，电子显示屏设置于病房床头的顶部上且其表面设置有显示模块，电子显示屏内置有与显示模块电连接的控制模块以及与控制模块电连接的电源模块和通信模块，通信模块通过物联网平台与用户端A和用户端B建立通信，在用户端A和用户端B上可通过物联网平台填入或修改相应的护理评估卡信息，护理评估卡信息通过所述通信模块传送至控制模块，然后通过显示模块进行显示。本发明可将护理评估卡电子化，环保，节约用纸，实现护理信息的实时修改和实时显示，通过用户端A和用户端B即可远程填写护理评估卡信息，无需医护人员进行跑动。

本发明公开了一种智能临床试验方案生成方法及相关装置，方法包括：通过神经网络算法对临床试验知识数据进行标注得到标注信息，并对所述标注信息进行数据清洗和语言转化后录入知识库；获取用户的试验目的数据，并通过自然语言识别技术获取用户的试验目的数据的文本信息；通过深度学习算法对所述用户的历史试验方案数据和使用行为习惯数据进行训练，得到训练好的试验数据模型；将所述文本信息输入至所述试验数据模型，得到试验结果；将所述试验结果输入所述知识库，生成相应的临时试验方案和知识体系并发送给用户；获取用户根据所述知识体系对临时试验方案的完善内容并生成最终试验方案。本发明通过模型和知识库能够为用户快速提供相关试验方案。

各方面和特征涉及一种系统，该系统将护理点测试(POCT)设备与和远程实验室信息系统(LIS)相关联的电子健康记录透明地连接起来，以实时或近乎实时地报告测试结果。POCT结果能够从移动计算设备处的POCT设备接收。移动计算设备和POCT设备位于LIS环境之外，例如，在医师办公室或远程诊所。移动计算设备能够使用其自己的数据代理来配置来自POCT设备的低级仪器协议数据，以便在广域网基础设施上进行受保护的传输。随后能够在LIS环境中接收POCT结果并将其提供给LIS，以便用POCT结果透明地填充电子病历(EMR)。在一些示例中，LIS或医院信息系统也能够更新护理点EMR。

本发明公开一种粗细粒度结合的层次化ICD编码方法和系统，包括以下步骤：S1：输入电子病历文本和对应的疾病标准名称；S2：获取电子病历文本中的医生诊断，再对电子病历文本、医生诊断和疾病标准名称进行预处理；S3：粗粒度筛选：对预处理的医生诊断进行第一词向量构建，并将第一词向量进行第一编码和第一解码，得到ICD编码的前三位，获取对应的ICD编码和疾病标准名称，作为候选项；S4：细粒度筛选：将经过预处理的电子病历文本和S3中候选项中疾病标准名称转换为第二词向量序列并进行第二编码，再对第二编码结果进行相似度评分；S5：将相似度评分最高的ICD编码作为输出结果。

本发明公开了面向PM2.5中重金属铅的心血管健康风险评估方法，基于检测得到的重金属铅的含量，通过样品间的相关性分析判断大气PM2.5颗粒物中的重金属铅进入人体的途径，若确定通过呼吸道吸入进入人体，则建立动物模型进行相对生物有效性分析，对经呼吸道吸入途径进入人体的心血管健康风险进行计算，若确定通过消化道摄入及皮肤接触进入人体，则经过对应的生物有效性分析或按照USEPA提供的健康风险方法进行评估。本发明将PM2.5颗粒物中的重金属铅在生物体内的有效性和心血管损伤评估相结合，从重金属形态和暴露途径的贡献度两个方面降低对健康风险模型的不确定性，为PM2.5中重金属污染相关的标准和法规提供了科学依据。

本申请涉及疫情防控的领域，尤其是涉及一种提高疫情防控精度的方法、装置、电子设备及介质。其方法包括：获取过去预设时间段内的疫情灾害信息，然后对疫情灾害信息进行分析，确定时间序列长度，得到第一疫情矩阵数据，然后将第一疫情矩阵数据输入至训练好的疫情预测模型进行向量特征提取，得到疫情特征维度数量，并将得到的疫情特征维度数量与第一疫情矩阵数据进行数据结合处理，生成第二疫情矩阵数据，然后对第二疫情矩阵数据中所包含的数据进行数据处理，得到疫情灾害数据，并将得到的疫情灾害数据进行数据推算，生成不同区域对应的类型组合数量中每种组合在未来预设时间段内的疫情发生量，本申请具有提高疫情防控准确度的效果。

本发明公开了一种微合金钢薄板坯连铸连轧(TSCR)工艺过程奥氏体晶粒尺寸预测方法，属于连铸及轧制工艺过程组织性能预测方法领域。该方法在等温经典模型的基础上引入了晶界迁移驱动力与晶界迁移速率关系，综合考虑了微合金元素“溶质拖拽作用”和“第二相钉扎作用”对奥氏体晶粒生长的影响，通过有限个等温实验，建立了该钢种在等温过程和非等温过程中奥氏体晶粒生长的预测模型。模型可以准确预测TSCR工艺连铸及均热过程不同工艺节点处微合金钢铸坯中奥氏体晶粒尺寸，为调控奥氏体晶粒尺寸、优化工艺参数、提高铸坯性能与质量提供参考依据和模型基础。

本发明涉及计算机辅助外科学领域，提出了基于计算机辅助模拟的肿瘤模型优化系统，包括：获取CT图像；根据第一分割模型训练得到的立体肿瘤信息与人工标注的立体肿瘤信息之间的差异，获取每层CT图像的整体关注程度，根据相同位置在不同层CT图像中的分布特征，分配整体关注程度得到第一关注程度；根据每层CT图像每个位置的局部变化特征，获取第二关注程度；根据第一关注程度及第二关注程度构建第二分割模型，完成肿瘤区域的分割；根据分割到的肿瘤区域进行肿瘤模型的三维重建。本发明旨在解决现有的肿瘤智能分割图像存在过分割或欠分割而导致肿瘤三维重建模型精确度不足导致肿瘤穿刺不准确的问题。

本发明提供一种计算高分子材料的介电常数及介电损耗的方法，其包括以下步骤：提供具有优化分子结构的高分子；分析具有优化分子结构的高分子的偶极矩自相关函数；经由松弛函数拟合具有优化分子结构的高分子的偶极矩自相关函数，以获得对应的拟合函数；计算具有优化分子结构的高分子的静介电常数；以及经由拟合函数及静介电常数获得复介电常数频谱，以计算具有优化分子结构的高分子的对应介电常数及介电损耗。

本发明属于生物信息领域，公开了一种基于信息熵表征isomiR表达鉴定乳腺癌生物标志物的方法，包括以下步骤：获取乳腺癌的isomiR表达数据，利用信息熵量化miRNA对应两臂的isomiR序列表达，作为miRNA的表达特征；并使用表达特征进行差异分析，筛选在乳腺癌中共同差异表达的miR‑3p/5p对；进行生存分析，预测可作为乳腺癌生物标志物的miR‑3p/5p对；获取miRNA靶标调控网络，确定其在乳腺癌发生过程中参与的生物学通路。本发明利用信息熵较无偏差地构建出表达特征，筛选在乳腺癌发生发展过程中起重要作用的生物标志物，为乳腺癌的诊断、预防和治疗提供了可行的现实方法。

本发明公开了一种数据分析异步处理方法及系统及装置及介质，涉及数据分析技术领域，本发明将所述请求信息拆分为独立的查询语句并异步执行所述查询语句，并将每个所述查询语句异步执行获得的第一结果异步输入类型适配器，解决了生成医疗数据报表时查询语句的返回值类型不统一的问题，对业务间关系进行了解耦，降低了系统响应时间；同时，本发明通过第一关系图完成药品信息与疾病信息的相关性分析，能够准确的完成居民的健康状况分析以及病例数据匹配，提高了数据分析生成报表的准确性，具有良好的实用性。

本发明的一种基于复习网络的内窥镜影像报告生成方法及存储介质，该方法包括：下载并处理预训练数据，获取他们的标签；集预训练骨干分类RESNET网络，获得适合内窥镜图像的初始参数；训练目标检测与特征提取网络N1；利用目标检测与特征提取网络N1训练加入了复习网络模块的自注意力文本生成网络；训练文本特征提取网络与注意力机制网络及视觉门控网络；将上述网络联合进行生成报告。本发明采用了transformer用于充分发掘输入图像特征的关系，采用了获得良好初始权重的FASTER‑RCNN检测框架用于提取高质量的视觉概念，并采用了复习模块用于兼顾当前正在查看的图片与过去查看的图片间的关系，从而更加智能的模仿专业医生的学习、检测过程，生成质量更高的内窥镜报告。

本发明提供一种药品售卖的方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取用户开具的药方；若药方中包括药品的用药信息，则根据用药信息确定药品库中药品的售卖方式；若药方中不包括药品的用药信息，则根据预先配置的药品的用药相关信息，确定药品库中药品的售卖方式；其中，售卖方式为拆包售卖或整包售卖；药品库中的药品至少部分已拆包。由此，可根据药方中药品的用药信息或预先配置的药品的用药相关信息，来选择合适的药品售卖方式：拆包售卖(拆零售卖)或整包售卖，以使得患者能够按需购买药品，降低患者购买药品的成本的同时，避免剩余药品的浪费。

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基因测序数据比对结果的可视化方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据标准目标格式文件得到指定区域内的位点覆盖深度和当前比对测序序列数据；根据所述当前比对测序序列数据生成若干类别的比对测序序列数据；根据所述若干类别的比对测序序列数据和所述位点覆盖深度确定所述指定区域内的待展示基因测序数据比对结果；通过目标展示策略对待展示基因测序数据比对结果进行可视化展示；通过上述方式，根据若干类别的比对测序序列数据和位点覆盖深度确定所述指定区域内的待展示基因测序数据比对结果，然后可视化展示待展示基因测序数据比对结果，从而能够更加全面、准确地展示基因测序数据比对结果。

本发明公开了一种传染病监测预警方法、装置、电子设备和存储介质，属于计算机技术领域，其中，传染病监测预警方法包括：获取用于传染病监测的多源数据；对多源数据进行症状信息提取和症候群映射处理，得到处理后的多源数据；确定历史传染病趋势知识，以及处理后的多源数据的潜在关联关系，基于历史传染病趋势知识和处理后的多源数据的潜在关联关系，预测得到多源数据对应的区域内的传染病序列数据。本发明通过获取覆盖范围较广的多源数据，基于历史传染病趋势知识和处理后的多源数据的潜在关联关系，预测得到多源数据对应的区域内的传染病序列数据。本发明可提高对传染病进行监测预警的适应性和准确性。

本发明实施例公开了一种原发性胆汁性胆管炎临床检验数据分析方法和装置。其中，方法包括：从预设数据库中获取原发性胆汁性胆管炎患者病情进展过程中的临床数据，并基于预设关键指标项数据对临床数据进行筛选，得到样本临床数据；采用预设层次聚类算法，分阶段对样本临床数据中的检验数据进行聚类，得到多个聚类结果；针对每一个聚类结果中的检验数据对应的样本临床数据进行统计分析，得到目标分析结果。本发明实施例的技术方案，解决了对原发性胆汁性胆管炎患者临床数据分析应用较少且不够深入的问题，可以实现对PBC患者临床数据的充分挖掘与分析，为PBC患者的临床表现分类及预后判断提供数据支撑。

本发明属于脑卒中诊断技术领域，具体公开了一种基于多模态步态参数的脑卒中关联量化评估方法，包括以下步骤：收集被试者的多维步态参数数据：由步态分析系统收集被试者的多维步态参数数据，并进行分析检测，得到被试者的时间参数特征和空间参数特征；数据归一化处理：采用最大最小法对数据进行归一化处理，其目的在于将所有特征都映射到(0，1)的范围内，保证不同量纲和不同数量级的特征对之后的机械学习模型的影像都相同；本发明通过已有的全部步态特征，选择合适的步态特征，经过临床医生的NHISS量表对脑卒中患者的标定，经过机器学习的算法，最终训练出一种可以对是否为脑卒中患者的判别模型和对脑卒中严重程度分级评估的模型。

本发明提供了一种基于漫画工艺的假牙制作方法，对牙床进行三维扫描，获取已有的各牙齿的三维模型作为已有三维数据；获取义齿的三维模型作为生成三维数据；根据已有三维数据和生成三维数据，计算得三维分散环；使用三维分散环，调控对义齿的着色参数，有效提高了生产的效率。