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公开(公告)号：CN116522003B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310805640.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F40/194 , G06F40/242 , G06Q30/0601
Abstract: 本申请涉及一种基于嵌入表压缩的信息推荐方法、装置、设备和介质。所述方法包括：通过根据预设压缩比例，确定推荐模型的待压缩嵌入表中的待压缩特征与非压缩特征，基于所述待压缩特征与所述非压缩特征之间的相似度，生成相似度索引矩阵。然后基于所述相似度索引矩阵，生成索引字典，根据所述索引字典对第一特征映射字典进行替换，生成第二特征映射字典。最后在获取待推荐数据后，根据所述第二特征映射字典替换所述待推荐数据中的特征，将替换后的特征输入至所述推荐模型，输出预测结果。实现了在不过度影响推荐模型的模型精度前提下，提高嵌入表的压缩效率，大幅降低模型的存储开销，提高模型的推理速度。
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公开(公告)号：CN115359236B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211276176.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的工作记忆任务脑磁图分类系统，包括脑磁图数据采集模块、脑磁图数据预处理模块、脑磁图源重建模块和机器学习分类模块，其中脑磁图数据采集模块用于采集被试不同工作记忆任务态的脑磁图数据，脑磁图数据预处理模块用于对不同工作记忆任务态的脑磁图数据进行质量控制并分离噪声和伪影，脑磁图源重建模块用于对经过脑磁图数据预处理模块的数据进行传感器信号分析及源重建分析，机器学习分类模块以功率时间序列作为特征，对被试所属的工作记忆任务进行分类。本发明整合了对工作记忆脑磁图数据完整的从预处理到源重建的分析流程，对工作记忆任务脑磁图数据分类，对于工作记忆解码和大脑记忆相关机制的研究有重要意义。
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公开(公告)号：CN115359305A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276171.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种大脑纤维束异常区域精准定位系统,该系统从扩散磁共振数据中提取全脑的纤维连接，通过自定义纤维束通路或者基于大脑纤维束模板提取纤维束通路。将选定的纤维束通路投射到全脑的纤维连接结果上并进行精细地分段。用扩散磁共振数据计算各向异性分数，平均扩散率，神经突内容积比以及方向分散度等影像学指标，从而得到每条纤维束通路每个节点上的影像学指标，用机器学习的方法在疾病组和健康组之间用这些影像学指标做分类，可以精准定位不同疾病下哪些纤维束通路上的哪些节点发生了异常变化。本发明采用球面约束反卷积重建方法，估计每个体素上的纤维走向函数，来重建每个体素上的纤维分布，可以有效解决纤维交叉的问题。
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公开(公告)号：CN115349847A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276609.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统，包括背景参考Z谱仿真模块、预测模型训练模块、图像采集模块、水峰偏移预矫正模块、图像重建模块和鉴别模块，本发明首先通过机器学习模拟乳腺生理环境及病理环境仿真的理论背景参考Z谱，并建立模型，再通过模型对采集的逐像素的Z谱进行预测得到对应的主磁场偏移量与背景参考Z谱，最终得到酰胺质子饱和转移成像，最后通过病灶区成像的对比度来判断乳腺肿瘤的良恶性。本发明提出的基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统的处理流程有效地避免了乳腺脂肪、水肿等信号的干扰，同时极大程度上降低了磁体主磁场不均匀性的影响，故对诊断的准确度有着显著的提升。
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公开(公告)号：CN118279158A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410704674.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T5/00 , G06T11/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像的质量提升方法、装置及计算机设备，包括根据脑影像数据的模态构建质量评估指标，基于所述质量评估指标构建分类模型，将多模态脑影像数据集输入所述分类模型进行评估，得到低质量脑影像数据，借助扩散模型对所述低质量脑影像数据进行重建，得到目标高质量脑影像数据。通过使用低质量和高质量同时作为输入数据，将高质量特征和低质量特征进行融合，把实际质量评估中判定的低质量脑影像数据输入训练好的模型，有助于提高图像的质量和分辨率，提供更准确的诊断和更详细的解剖结构信息，对于早期疾病检测、定量分析和治疗计划都具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118070075A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410482310.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F16/906 , G06F16/9035 , G06F16/904 , G06F9/451
Abstract: 本申请涉及一种数据分析方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该数据分析方法包括：通过将用户的自定义函数与分析方法生成策略进行匹配，得到自定义分析方法，并将该方法添加至数据分析模块中，进而实现了用户定义分析方法的便捷性；当用户需要对数据进行分析时，获取用户的分析数据，并根据分析数据对数据分析模块中的自定义分析方法进行筛选，得到目标分析方法；根据目标分析方法匹配对应的参数输入组件，进而得到参数输入界面；将用户发送的分析数据输入至参数输入界面，进而根据目标分析方法对分析数据进行处理，得到数据分析结果。通过自动筛选分析方法并生成对应的参数输入界面，提高了数字孪生脑平台的数据分析效率。
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公开(公告)号：CN117012397A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311265913.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及脑信号处理领域，特别是涉及一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法及装置。所述方法包括：将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列；基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱；将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中，得到三维脑分区模型；将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中，得到三维脑分区可视化模型。本发明能够支持支持多种模态的脑活动时间序列，且通过脑图谱库匹配得到对应的脑分区图谱能够便捷地对全脑活动的数据进行可视化。
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公开(公告)号：CN116522003A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310805640.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F40/194 , G06F40/242 , G06Q30/0601
Abstract: 本申请涉及一种基于嵌入表压缩的信息推荐方法、装置、设备和介质。所述方法包括：通过根据预设压缩比例，确定推荐模型的待压缩嵌入表中的待压缩特征与非压缩特征，基于所述待压缩特征与所述非压缩特征之间的相似度，生成相似度索引矩阵。然后基于所述相似度索引矩阵，生成索引字典，根据所述索引字典对第一特征映射字典进行替换，生成第二特征映射字典。最后在获取待推荐数据后，根据所述第二特征映射字典替换所述待推荐数据中的特征，将替换后的特征输入至所述推荐模型，输出预测结果。实现了在不过度影响推荐模型的模型精度前提下，提高嵌入表的压缩效率，大幅降低模型的存储开销，提高模型的推理速度。
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公开(公告)号：CN115336983B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211276173.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单个脑区功能磁共振神经反馈的工作记忆调控系统，该系统进行测量被试记忆力水平的行为学实验，给被试呈现熟悉预设面孔的图片并要求记忆图片顺序，接着识别不同图片的相对位置；利用识别正确时的记忆编码阶段磁共振信号计算出显著激活的记忆脑区作为神经反馈训练的靶点；接着在神经反馈任务中提取该靶点当前时间与前一个时间点的信号变化百分比并生成神经反馈信号，指导被试自主地调节靶点活动。本发明通过对工作记忆相关脑区进行定位并利用实时功能磁共振神经反馈训练调控记忆脑区，用于增强被试的工作记忆能力，对治疗轻度认知障碍患者和老年痴呆患者的记忆力减退具有重要的研究意义。
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公开(公告)号：CN115349847B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211276609.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统，包括背景参考Z谱仿真模块、预测模型训练模块、图像采集模块、水峰偏移预矫正模块、图像重建模块和鉴别模块，本发明首先通过机器学习模拟乳腺生理环境及病理环境仿真的理论背景参考Z谱，并建立模型，再通过模型对采集的逐像素的Z谱进行预测得到对应的主磁场偏移量与背景参考Z谱，最终得到酰胺质子饱和转移成像，最后通过病灶区成像的对比度来判断乳腺肿瘤的良恶性。本发明提出的基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统的处理流程有效地避免了乳腺脂肪、水肿等信号的干扰，同时极大程度上降低了磁体主磁场不均匀性的影响，故对诊断的准确度有着显著的提升。
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