上海交通大学医学院附属瑞金医院

本申请公开了一种异常行为预警方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，包括：采集患者对应的目标数据；通过深度可分离卷积和预设坐标注意力模块基于视频帧确定空间特征向量，确定视频帧对应的光流特征序列，基于光流特征序列和一维空洞卷积网络确定时间特征向量；基于空间特征向量和时间特征向量确定融合特征向量，将融合特征向量、毫米波雷达数据对应的雷达特征向量和压力传感床垫数据对应的压力特征向量进行多模态融合，得到多模态融合特征；将多模态融合特征输入训练好的隐马尔可夫模型，以得到未来目标时间段内患者行为异常的概率数值，基于概率数值与预设阈值之间的大小关系确定预警操作。实现了对异常行为的实时检测和预警。

本发明公开了一种医学影像数据自动压缩上传系统及方法，本发明通过后台主程序定时执行磁盘巡查并与上一次巡查结果进行比对，自动感知光盘、U盘或移动硬盘等外部存储设备的插入事件；调用操作系统接口识别设备类型，对属于预设可自动处理类型集合的设备自动启动独立于前台界面的压缩处理子程序进行文件压缩；压缩完成后自动将压缩包文件信息传输至上传组件，采用分块读取方式将数据上传至远程服务器。此外，本发明还包括底层错误信息到用户友好提示的自动翻译机制，以及上传模式切换时的安全保护方法。本发明实现了从存储设备插入到数据上传的全流程自动化，有效降低了医学影像数据上传的人工操作负担和出错风险。

本申请公开了一种基于[Ga]Ga‑DOTA‑FAPI‑04 PET/MR图像预测心肌梗死后主要不良心血管事件风险的方法及系统。所述方法包括：获取心肌梗死患者的心脏[Ga]Ga‑DOTA‑FAPI‑04 PET/MR图像；基于所述心脏PET/MR图像计算得到影像特征[Ga]Ga‑DOTA‑FAPI‑04 摄取容积（UV）；将所述影像特征输入预先构建的风险预测模型预测心肌梗死患者主要不良心血管事件的发生风险。所述系统包括：获取模块，特征提取模块和预测模块。本申请方法及系统具有极高的准确度与系统风险分层能力，且能够显著提高现有模型的预测性能。

本发明涉及可重复使用生物芯片技术领域，尤其是涉及一种基于高介电常数金属氧化物与二氧化硅异质界面的生物芯片及其制备与应用。该生物芯片为具有异质界面的基底；所述异质界面为由一个以上高介电常数金属氧化物区域和一个以上二氧化硅区域形成的三维异质界面，旨在实现分区修饰；其中，高介电常数金属氧化物区域覆盖有含膦酸基聚合物形成的钝化层，所述二氧化硅区域通过共价键连接有生物探针。本发明提供了一种材料化学稳定性高、探针固定策略合理、界面选择性可通过化学自组装实现、能耐受多轮苛刻化学再生的通用型生物芯片技术，对于降低检测成本、消除批间差异、减少环境负担具有重要意义。

本发明提供一种具有医学语义约束的多模态心血管代理表型统一表示方法、系统及电子设备。建立包含对象标识、设备参数、时间属性、质量状态和数据血缘的多模态数据对象；对各模态执行质量控制、尺度校准、时间映射和医学语义解析；将解析结果映射为微循环功能、循环负荷、自主神经‑电生理、氧合状态、血管结构、数据质量、时间演化和个体基线维度对象；建立医学语义约束网络，执行一致性校验、冲突识别和可信度修正；生成包含医学语义、质量、可信度、时间、基线、版本及证据坐标的统一表示对象，并对新增数据执行增量更新。