元の名称記録: 福建中医药大学

本发明涉及一种基于多视角联合蒸馏的舌像特征融合智能分类方法及系统，属于计算机视觉、医学图像处理以及人工智能领域。所述方法通过输入同一对象的两张舌头图像，分别对应不同视角，利用分割模型（Segment Anything Model,SAM）进行舌头区域分割，有效去除背景干扰，并对分割后的舌像进行深度特征提取。随后，采用多视角联合蒸馏技术，通过对所有可能的视图组合执行分层相互提炼，进一步增强预测一致性。具体而言，方法通过相互提炼引入了一种基于不确定性的加权机制，使得每个视图的独特信息得以有效利用，并且能够减轻不确定预测对最终结果的影响。

本发明公开了含有绿茶多肽扭伤复合水凝胶的敷料及其制备工艺，包括如下组分制成：按重量数计，活性功效成分25‑30g、水凝胶基质成分54‑60g、功能性辅料5‑5.5g，本发明含有绿茶多肽扭伤复合水凝胶的敷料及其制备工艺，本方案通过绿茶多肽与儿茶素协同清除自由基，强效抑制TNF‑α、IL‑1β等炎症因子，解决急性期红肿疼痛问题，通过红花提取物与当归提取物扩张血管、促进血液循环，加速淤青消散，契合中期活血需求，通过独活提取物与黄柏提取物祛湿散寒、清热燥湿，搭配当归的修复作用，助力受损组织再生，避免关节退化等远期并发症，相比现有产品单效性的缺陷，本方案实现治疗环节的全覆盖，将临床治疗周期缩短。

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及基于图神经网络的视网膜血管动态反应评估系统及方法，包括：视频获取系统采集待测目标的血管视频并预处理；目标识别与血管追踪模块接收预处理后的视频，完成特征提取、目标识别与检测，确定追踪目标；血管直径时空动态估计模块接收追踪目标，结合血管视频实时估计血管直径；血管分叉点位移时空动态估计模块接收追踪目标，利用血管脉动分割算法和血压变化估计算法，计算血管位移矩阵。结果显示模块接收血管直径和位移矩阵，显示评估结果，空间频率域血管光流增强技术和多尺度结构张量算法，将血管直径测量误差从传统方法的±5%～10%降低至±1%～3%，可捕捉微米级的血管直径动态变化。

本发明公开了一种肠炎患者个性化饮食推荐的方法、介质和设备，持续采集饮食图像数据、生理状态时序数据及主观症状反馈数据；通过卷积神经网络对饮食图像进行食材成分解构与烹饪方式识别，生成结构化膳食向量；利用隐马尔可夫模型分析生理状态时序数据，构建个体化生理节律图谱；基于多模态关联挖掘算法建立症状触发条件概率矩阵；根据用户实时生理状态与条件概率矩阵生成探索性饮食方案；通过在线强化学习机制动态更新条件概率矩阵；最终周期性输出个性化饮食禁忌清单与安全探索清单。本发明通过融合时序生理特征与膳食成分的动态关联分析，实现了饮食推荐与个体肠道状态波动的精准匹配，有效提升了饮食干预的个性化和适应性。

本发明公开了一种肠炎患者病情严重程度风险预警方法、介质和设备，通过传感装置采集肠鸣音原始信号和临床多维生理参数序列；基于肠鸣音原始信号构建肠鸣音动态特征图谱生成声学生物标志物时序；将声学生物标志物时序与临床多维生理参数序列输入多模态融合预警模型得到肠道炎症风险指数；执行信号质量自评估流程并在异常时生成数据质量警示码；基于风险指数触发多节点协同监测机制生成肠道状态多维度态势图谱；建立个体化风险基线并生成分级预警指令；最终输出综合预警报告。本发明实现了肠鸣音信号与临床参数的多模态融合分析，通过动态风险评估和信号质量监控，显著提升了病情预警的准确性和及时性，为临床决策提供了可靠依据。

本发明涉及医学影像处理技术领域，具体涉及面向低剂量CT的血管壁应力分布智能计算方法及其系统，该方法获取原始CT图像数据，通过多层结构的深度学习神经网络进行血管壁像素分离处理，包括基于图像金字塔的U型生成式对抗网络、基于血管壁CT值的多层结构卷积神经网络和基于深度学习的血管轮廓修正网络；对每一层血管壁计算其CT值，并采用物理约束生成血管壁三维模型；采用有限元分析法分析血管壁结构应力应变对血管壁的影响，建立基于三维图像的流体、固体耦合动力学模型；利用物理模型和深度学习模型对血管壁分析计算，实现血管壁应力的智能分析，显著降低了患者的辐射暴露风险。

本发明公开了一种肠炎患者全生命周期健康管理方法、介质和设备，基于获取的全生命周期健康数据，通过杠杆点识别算法提取关键杠杆因子并生成杠杆点干预优先级序列；结合韧性评估模型的计算结果生成个体化韧性发展路径规划，并据此设计结构化自我验证实验方案；通过方案执行结果，利用自适应学习算法持续更新杠杆点识别算法与韧性评估模型，直至锁定最优参数配置与个体化健康管理策略；当关键杠杆因子排序稳定性超标时，启动分级响应机制生成精准干预方案，最终输出全生命周期健康管理综合方案。本发明通过构建动态优化闭环，实现了管理策略从静态匹配到动态自适应的转变，解决了现有方法在干预靶点识别、适应能力量化及策略持续优化方面的不足。