公开(公告)号：CN116110589A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211578566.3

申请日：2022-12-09

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  张宇航 ,  齐鹤 ,  单丹丹 ,  龙俊

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H30/40 ,  G16H10/60 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 一种基于回顾性校正的糖尿病视网膜病变预测方法，本发明涉及智慧医疗诊断技术中，对未患糖尿病视网膜病变(diabetes retinopathy，DR)的糖尿病患者追踪随访困难、难以尽早预防治疗DR的问题。由糖尿病引起的微血管并发症——DR是导致视力受损甚至失明的主要原因。虽然有研究表明，对DR的早期诊断和及时治疗有助于预防失明。但是由于我国糖尿病患者数量庞大，且还在迅速增长，再加上患者缺乏相应的防范意识，难以实现早发现早治疗。为解决这一问题，本发明提出了一种基于回顾性校正的糖尿病视网膜病变预测方法。实验表明，该方法能够准确地预测未患DR的糖尿病患者2年内患DR的风险，以据此针对高风险患者追踪随访，减少DR发病率。本发明应用于DR的风险预测。

公开(公告)号：CN115984095A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211579099.6

申请日：2022-12-06

Applicant: 东北林业大学 ,  哈尔滨医科大学

Inventor： 谢怡宁 ,  周维 ,  王凤蛟 ,  龙俊 ,  陈鸿展

IPC: G06T3/00 ,  G06T7/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475

Abstract: 一种免疫组化图像数字化生成方法，本发明涉及智能病理辅助诊断技术中，免疫组化图像数字化生成的问题。在肺癌的组织病理学中，通过IHC染色评估PD‑L1表达水平来制定精确的肺癌治疗计划存在一定的局限性：IHC染色切片的制备成本很高，且通常只在临床应用中的一个病理切片上进行，忽略了肿瘤是异质性的因素，导致IHC染色切片不能完全反映肿瘤的状态。为此，我们提出一种免疫组化图像数字化生成方法。其本质在于两个图像域(H&E染色图像和IHC染色图像)之间映射关系的建立；使用预训练网络进行两个域的特征提取，搭建基于复用编码器和多尺度分类器的生成对抗网络，并使用冻结‑解耦策略进行训练。上述方法的使用，使生成对抗网络结构紧凑、内容轻量化，有效减少参数量，增强了生成器生成图像的真实性和判别器判别图像的准确性。

公开(公告)号：CN115954100A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211614736.9

申请日：2022-12-15

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  杨玉芳 ,  刘九庆 ,  赵晶 ,  张宇航

IPC: G16H50/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 胃癌病理图像智能辅助诊断系统，本发明涉及人工智能、医疗诊断、深度学习、辅助诊断系统。本发明是为了解决现有技术并没有解决的胃镜活检样本阴阳性判别和组织病理学分级诊断这两个问题。系统包括：信息采集模块用于信息录入人员在诊断系统中依次录入患者基本信息、切片信息；所述病理切片图像获取模块使用数字病理全切片扫描仪将病理切片扫描为病理切片数字影像，并将病理切片数字影像传递给所述病理切片图像预处理模块；病理切片图像预处理模块用于对患者的病理切片图像进行染色风格标准化处理；阴阳性样本判别模块用于对染色风格标准化后的病理切片图像进行阴阳性判别，实现样本初筛；分级诊断模块用于对获得的阳性样本做分级诊断，并生成分级诊断报告；报告生成模块用于医生查看分级诊断报告进行人工复核并确诊，给出最终诊断结论，通过报告生成模块生成最终诊断报告。本发明用于智能病理图像智能诊断领域。

公开(公告)号：CN115831364A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211606506.8

申请日：2022-12-14

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  阙楠双 ,  谢永华 ,  龙俊 ,  王孝东

IPC: G16H50/30 ,  G16H30/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80

Abstract: 基于多模态特征融合的2型糖尿病风险分层预测方法，本发明涉及基于视网膜眼底图像2型糖尿病风险预测技术中直接利用眼底视网膜图像进行深度学习模型训练并且模型训练过程中提取的特征相关性不强，导致预测准确度不高的问题。为改善这一问题，本发明提出了一种基于多模态特征融的2型糖尿病风险预测方法，考虑到了多种模态的特征，包含临床特征、生物指标特征、血糖方面特征以及预测血糖值，将多种信息融合在一起，综合考量，提高预测患病风险的准确率。本发明应用于2型糖尿病预测风险。

公开(公告)号：CN119474974A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411529710.3

申请日：2024-10-30

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 李学艺 ,  冉光圣 ,  王天杨 ,  谢怡宁 ,  王志亮

IPC: G06F18/24 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及机械检测领域，尤其涉及一种基于多模态大语言模型的风力发电机的故障诊断方法。本研究创新性地提出了一种基于GPT‑3的数据集构建方案，有效地将PDF格式机械故障相关文献转化为结构化的高质量问答对数据集。随后本研究利用数据集对基座大语言模型进行微调，通过对微调参数调整和微调方法的探索，成功提高模型在机械故障诊断的专业任务的表现。此外，根据实际的使用场景，本研究扩充信号转文本模块，使其能实时地接受机械故障的多模态数据，将数字信号包含的各个特征信息改变为文字的形式传递至大语言模型模块，最后大语言模型输出诊断结果。

公开(公告)号：CN119066403A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411148722.1

申请日：2024-08-21

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 李明 ,  胡炳豪 ,  吴旭东 ,  李学艺 ,  张飞斌 ,  谢怡宁 ,  王志亮 ,  徐海彬 ,  褚福磊

IPC: G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种新的故障诊断数据增强方法，即ADGAN，是一种自适应扩散模型的生成对抗网络，ADGAN通过正向扩散链生成高斯混合分布的噪声，使梯度更加平滑和稳定，避免了传统GAN模型中的梯度消失等问题。ADGAN在每个扩散时间步长上，利用不同的噪声数据比例和时间步长相关的鉴别器，学习区分扩散的真实数据和生成数据，生成器通过正向扩散链的反向传播从鉴别器的反馈中学习，正向扩散链的长度能够自适应调整，提高生成器的多样性，有效避免模式崩塌和传统扩散模型反向生成过程缓慢的问题。本专利使用凯斯西储大学轴承数据集和NEFU数据集采集试验台采集的数据集，验证了ADGAN在数据生成效果和稳定性方面表现优异，能够有效解决不平衡数据集中的故障样本问题，显著提升故障诊断性能，为数据增强和故障诊断提供了新的解决方案。

公开(公告)号：CN118913694A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410917134.3

申请日：2024-07-10

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 李学艺 ,  李思鑫 ,  李岱优 ,  赵晶 ,  谢怡宁

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 基于改进的模型无关元学习的少样本跨域轴承故障诊断方法和系统，涉及少样本跨域条件下机械故障诊断领域。本发明是为了解决现有轴承故障诊断方法无法在样本极少和工况变化时取得良好的诊断结果这一问题。本发明包括：获得待诊断的轴承原始振动信号，计算振动信号的自相似性将其转化为特征丰富且不受工况变化影响的二维递归图；改进模型无关元学习方法：将训练调控变量加入到内环训练中；构建基于并行协同注意力的特征编码器：由二维卷积模块、并行协同注意力模块、全连接层依次连接组成；利用支持集和查询集训练基于并行协同注意力的特征编码器：利用其他工况下的跨域振动信号测试训练好的基于并行协同注意力的特征编码器。本发明用于轴承的少样本跨域故障诊断。

公开(公告)号：CN118058702A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202311490372.2

申请日：2023-11-09

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  龙俊 ,  杨瑞智 ,  郝明 ,  匡洪宇 ,  张宇航 ,  阙楠双

IPC: A61B3/12 ,  A61B3/14 ,  G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 血管引导与多实例热图回归的眼底血管连接点检测算法，本发明涉及视网膜眼底血管分析中，眼底血管连接点检测困难的问题。视网膜血管形态与多种眼部及全身病变的发生相关。视网膜眼底血管分析，对诊断眼部与全身疾病具有重要意义。在视网膜眼底血管分析中，眼底血管连接点(分叉点与交叉点)是血管形态特征分析与量化的重要参考。然而，由于眼底血管分布复杂，连接点数量、空间分布未知，导致连接点特征提取与表达困难、上下文信息利用不充分。为解决这一问题，本发明提出血管引导与多实例热图回归的眼底血管连接点检测算法。实验表明，该方法优势如下：(1)将连接点坐标预测转变为多实例热图回归，解决稀疏标签注释导致连接点特征表示困难的问题。(2)利用血管注意力机制增强模型对血管区域的关注，利用多分辨率交互机制增强模型对细微血管的感知能力，提升连接点检测精度。本发明应用于眼底血管连接点检测。

公开(公告)号：CN117520848A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311542573.2

申请日：2023-11-20

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  高聪 ,  石江涛 ,  阳开华 ,  赵志超

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 基于多通道融合的变体生成对抗网络故障数据生成方法，本发明涉及工业生产中，振动故障数据质量低，故障数据严重稀缺的问题。振动故障数据在工业领域中具有关键作用，可用于确保设备的可靠性，提高生产效率、降低成本，提高工作环境的安全性。然而在工业生产中，工业设备发生故障事件的概率较低，故障数据的收集相当受限，且涉及数据隐私问题，各工厂间数据无法互通和共享，振动故障数据严重稀缺。为改善这一问题，本发明提出了基于多通道融合的变体生成对抗网络故障数据生成方法。实验表明，该方法能够有效的解决各工厂故障数据稀缺的问题，生成的数据逼真、连续、质量高，同时保证了故障数据的隐私性。本发明应用于工厂故障数据稀缺的情况。

公开(公告)号：CN116383739B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202310325167.4

申请日：2023-03-30

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  石江涛 ,  高聪 ,  赵志超 ,  朱银平

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06F123/02

Abstract: 基于域自适应的多模态数据融合的智能故障诊断系统，本发明涉及智能故障诊断、人工智能、深度学习、迁移学习。本发明是为了解决在变工况条件下对故障进行智能诊断的问题。系统包括：采集不同工况条件下的故障振动信号数据；对采集的数据通过快速傅里叶变换转为二维的频域图像；对已知数据样本打上真实标签；通过已知数据样本训练分类器；将目标数据和已知数据的特征进行对齐以减小差异；通过分类器对目标数据进行分类来实现智能故障诊断。本发明用于基于域自适应的多模态数据融合的智能故障诊断领域。