公开(公告)号：CN118314948A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410417442.X

申请日：2024-04-08

Applicant: 京东方科技集团股份有限公司

Inventor： 秦凯琳 ,  张春会 ,  胡玉兰

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 一种miRNA和疾病的关联预测方法、装置、电子设备和存储介质。该关联预测方法包括：获取miRNA和疾病的初始关联数据；基于初始关联数据计算miRNA的相似度以及疾病的相似度；基于miRNA的相似度以及疾病的相似度，构建动态超图，动态超图包括miRNA的第一节点特征、疾病的第一节点特征以及分别连接miRNA的第一节点特征的超边和连接疾病的第一节点特征的超边；基于动态超图得到miRNA的第二节点特征和疾病的第二节点特征；基于miRNA的第二节点特征和疾病的第二节点特征得到miRNA与疾病的关联预测结果。该预测方法能够动态地学习和更新超图结构，从而更好地预测miRNA与疾病之间的关联，提升预测性能。

公开(公告)号：CN117392100A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311434892.1

申请日：2023-10-31

Applicant: 京东方科技集团股份有限公司

Inventor： 张春会

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/40 ,  G06T7/60 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请实施例提供一种骨龄检测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取包含对象骨骼的待检测图像；对待检测图像进行纹理特征提取，得到待检测图像的纹理特征；对待检测图像进行形状特征提取，得到待检测图像的形状特征；将纹理特征和形状特征输入到预先训练的深度信息网络中，得到对象骨骼的骨龄。通过将纹理特征和形状特征合并输入到预先训练的深度信息网络中，得到对象骨骼的骨龄，实现了骨龄的自动检测，提高了骨龄检测的效率，减少了医疗资源的额外消耗。

公开(公告)号：CN116451172A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310403595.4

申请日：2023-04-14

Applicant: 京东方科技集团股份有限公司

Inventor： 张春会

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2431 ,  G06F16/36 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本公开是关于一种特征融合模型的训练、癌症用户的分类方法及装置、介质，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取历史用户的历史患者样本数据，并从所述历史患者样本数据中提取所述历史用户的第一基因点的第一组学数据；获取领域知识，并基于所述第一基因点、第一组学数据以及所述领域知识，构建异构网络；根据所述异构网络，对待训练的网络模型进行训练，得到特征融合模型；其中，特征融合模型用于基于领域知识对第一组学数据进行特征融合并基于融合特征进行数据预测。本公开实现了组学数据与领域知识的融合。

公开(公告)号：CN115885279A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202180002006.0

申请日：2021-07-27

Applicant: 京东方科技集团股份有限公司

Inventor： 张春会 ,  张振中

IPC: G06F18/214 ,  A61B5/346 ,  G06N3/08

Abstract: 模型训练方法、信号识别方法、装置、计算处理设备、计算机程序及计算机可读介质。模型训练方法包括：获得训练样本集合，训练样本集合包括样本心电信号以及样本心电信号的异常标签，异常标签包括目标异常标签和至少一个相关异常标签；将样本心电信号输入多任务模型，根据多任务模型的输出以及异常标签，基于多任务学习机制对多任务模型进行训练；其中，多任务模型包括目标任务模型和至少一个相关任务模型，目标任务模型的目标输出为输入的样本心电信号的目标异常标签，相关任务模型的目标输出为输入的样本心电信号的相关异常标签；将训练后的目标任务模型确定为目标异常识别模型，目标异常识别模型用于识别输入目标异常识别模型的心电信号中的目标异常。