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公开(公告)号：CN117972055A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410130911.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G16H10/60 , G16H70/00
Abstract: 本发明涉及一种基于医学知识图谱的查询方法及系统，方法包括以下步骤：输入待查询的问题；通过信息过滤算法对待查询的问题进行信息过滤，得到实体类型；通过信息匹配算法，匹配实体类型与知识图谱数据；若存在与实体类型匹配的知识图谱数据，则输出匹配的知识图谱数据；否则，输出预设的错误提示信息；通过信息追问算法，根据预设的错误提示信息，生成追问问题；根据回答内容使用信息过滤算法进行信息过滤或结束本次查询。与现有技术相比，本发明具有输出结果精度高、查询效率高等优点。
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公开(公告)号：CN116309617A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310124321.1
申请日：2023-02-16
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Eff‑Unet‑SE网络的多器官智能分割方法及装置，属于医学影像处理技术领域。该方法包括：获取MRI图像数据集及标签文本数据，并对其进行预处理；对所述预处理后的图像数据集进行数据划分及数据增强；构建Eff‑Unet‑SE网络，使用所述图像数据集及标签文本数据对其进行训练、验证及测试，得到最优的网络；将待分割的MRI图像数据输入至所述最优网络，得到分割结果。本发明通过对医学MRI影像的分析，在U型网络模型的基础上，结合深度学习的Efficient和SE网络模块，能够准确分离出大肠、小肠和胃，提高了分割结果的可靠性，也提升了分割效率，大大减轻了医生的工作负担。
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公开(公告)号：CN116881762A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202211583971.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 江西索普信实业有限公司 , 上海工程技术大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及情绪识别的技术邻域，公开了一种基于动态脑网络特征的情绪识别方法，其特征在于：对采集的脑电波信号进行预处理；对预处理后的脑电波信号，使用dyPLM动态相位线性测量方法提取动态脑功能网络特征；将提取的动态脑功能网络特征输入训练好的神经模型中进行情绪识别。其构建的脑网络特征不易受到噪声影响，更加能够准确捕捉情绪的动态特征，能够有效提高情绪识别的准确性，应用范围更广。
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公开(公告)号：CN116775935A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310753283.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/71 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F16/9535 , G16H50/20 , G16H10/20 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种智能眩晕诊断的数据知识库构建方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取患者的目标信息和三维眼震检查视频；基于三维眼震检查视频获取眩晕眼震视频诊断结果；基于目标信息和三维眼震检查视频获取各种类型眩晕症实体之间的关系；融合目标信息、眩晕眼震视频诊断结果及各种类型眩晕症实体之间的关系，构建智能眩晕诊断模型；根据智能眩晕诊断模型诊断得到的目标结果形成智能眩晕诊断的数据知识库；本发明结合三维眼震检查视频识别和眩晕诊断的数据知识库构建，实现了利用多模态知识诊断的方式解决眩晕诊断智能评估问题。
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公开(公告)号：CN114758234A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210373068.9
申请日：2022-04-11
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的医疗采样快速候检方法，涉及医疗采样快速候检方法领域，解决了现有的医疗样本的检测中，不能高效快速的对后端获取的医疗采样样本进行侯检测，降低医疗检测的效率，同时增大了医务人员的工作强度的问题，现提出如下方案，其包括以下方法的：通过控制基于机器视觉的机械抓取臂，对各个采样瓶身的标贴进行识别；机械抓取壁臂通过对采样瓶身的标识图像信息进行获取识别；对获取的图像信息进行预处理；对图像中的主要特征值进行提取；研究判断两幅图像之间的相似程度。本方法可以高效快速的对医疗采样样本进行检测，有效的降低了医务人员的工作强度，提高了检测侯检的效率的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113421274A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110787777.7
申请日：2021-07-13
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT影像的胃癌智能分期方法；所述方法包括以下步骤：包括以下步骤：将获取的CT医疗文件转化为CT图像；所述CT图像中至少包括胃部CT图像；对所述CT图像进行预处理，获取预处理后的CT图像；从所述预处理后的CT图像中分离出胃壁，获取对应所述胃壁的掩模图像；处理所述掩模图像，提取出所述胃壁及所述胃壁的中心线；基于所述中心线对所述胃壁进行分割，获取分割产生的局部组织区域及所述局部组织区域的像素值分布情况；本发明实现了在CT图像上对胃壁的分离、提取等功能，能够实现自主分析胃癌相关医学图像，期间不需要医生的过度参与，从而大大减轻了医生的工作负担，提高了医生对于疾病的诊断效率。
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公开(公告)号：CN117765603A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310436982.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列预测的多视图眼震分类方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、读取输入的视频眼震图；S2、对步骤S1得到的视频眼震图进行预处理，得到预处理后的视频眼震图数据；S3、采用神经网络算法对步骤S2中预处理后的视频眼震图数据进行特征提取；其中所述神经网络算法结合了改进多头注意力机制和神经常微分方程，改进多头注意力机制为线性化改进；S4、根据步骤S3提取得到的特征进行眼震分类。与现有技术相比，本发明具有特征提取能力强、眼震类型分类准确率高、医学临床应用上价值高等优点。
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公开(公告)号：CN117679028A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311250949.2
申请日：2023-09-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑有向连接网络特征的抑郁症识别模型建模方法和系统，方法包括：获取脑电波信号；基于转移熵，在脑电波信号中提取脑有向连接网络特征；以脑有向连接网络特征的热力图为输入，以是否为抑郁症患者为标签，对抑郁症识别模型进行训练，获取训练好的抑郁症识别模型。与现有技术相比，本发明具有所获得的抑郁症识别模型的识别准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN117351390A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311259719.2
申请日：2023-09-26
Applicant: 上海工程技术大学 , 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种BPPV眼震分类模型建模方法，包括：获取眼震视频；在眼震视频中对瞳孔区域进行定位及标记；根据标记有瞳孔区域的眼震视频，计算连续帧之间的光流，获取对应的光流帧序列；以光流帧序列为输入，以BPPV眼震类型为标签，对BPPV眼震分类模型进行训练，获取训练好的BPPV眼震分类模型。与现有技术相比，本发明具有能够实现对复合型眼震的细粒度分类、降低人工标注量等优点。
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公开(公告)号：CN115631531A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211338482.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的视频眼震图眼震类型识别方法及系统，所述的方法包括：所述的方法包括以下步骤：步骤S1、读取输入的视频眼震图；步骤S2、对步骤S1得到的视频眼震图进行预处理，得到预处后的视频眼震图数据；步骤S3、根据引入了结合注意力机制的改进的MoblieNetV2算法对步骤S2中预处理后的视频眼震图数据进行特征提取；步骤S4、根据步骤S3提取的特征预测出眼震类型。与现有技术相比，本发明具有提升特征提取能力、提升眼震类型分类准确率、医学临床应用上价值高等优点。
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