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公开(公告)号：CN116128846A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310097938.9
申请日：2023-02-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种面向肺部X‑ray图像检索的视觉Transformer哈希方法，属于医学图像处理技术领域，解决了不同种类的肺部X‑ray图像之间去检索同种类图像时存在检索时间长、检索精度低的问题。其技术方案为：建立肺部X‑ray图像数据库，构建视觉Transformer哈希模型，根据模型的输出计算成对损失Lpair、量化损失Lquan、平衡损失Lbal以及分类损失Lcl，构造总损失函数Lall；使用交替学习算法优化损失函数Lall；并逐一返回与测试集中最相似的前T张肺部X‑ray图像。本发明的有益效果为：能够分辨不同肺部X‑ray图像之间的细微差异，哈希方法将高维肺部X‑ray图像映射为低维的二进制编码，实现肺部X‑ray图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN113838532B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110845531.0
申请日：2021-07-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法，读取大规模基因位点数据并做归一化处理，并对大规模基因位点进行数据分析；利用轮廓系数和PCA降维可视化相结合方式，选取最佳K值，调整信息粒化的模型；其次，使用启发式约简算法分别实现基于簇心距离自适应邻域半径的多粒度属性约简基于属性包含度的邻域半径的多粒度属性约简，并采用SVM支持向量机机器学习分类算法对乳腺癌基因大数据进行分类和预测。本发明的有益效果是：调整惩罚项使模型在乳腺癌基因分类具有较高的准确率和召回率，去除大规模数据中冗余属性，提高了计算效率，利用样本之间的支持信息，提升了乳腺癌数据分类的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114494196A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210094089.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06N5/00 , G06N5/04 , G06N3/12 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及医学信息智能处理技术领域，具体涉及基于遗传模糊树的视网膜糖尿病变深度网络检测方法。首先对视网膜图像进行增强处理，将病变区域展宽，对正常区域进行压缩；然后搭建网络模型U‑net，准确分割出视网膜血管以及血管末梢图像；接着将模型分割出的血管图像与真实诊断结果进行训练，构建出可解释的模糊决策树；其次对决策树权值编码并且构造适应度函数，基于遗传算法对多棵决策树进行组合优化；最后引入准确率指标动态调整损失函数中的惩罚项。本发明的有益效果是可精确地识别出视网膜糖尿病变血管末梢，提高检测分类准确度，更有效地帮助医生诊断视网膜糖尿病变，让患者获得最佳治疗时期。
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公开(公告)号：CN114491293A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210104815.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于复杂网络分析技术领域，具体涉及一种统一化融合内容信息的半监督社团检测方法。本发明的步骤为：形式化带有节点内容网络中的拓扑和内容信息；利用基于非负矩阵分解的生成框架实现基于标准NMF和SNMF的拓扑子模型，计算结构相似度构建must‑link先验信息以调整节点社团隶属度，借鉴pLSA主题模型思想，基于非负矩阵分解构建内容子模型；引入平衡因子统一化融合具有先验信息的拓扑子模型和内容子模型，进而构建统一化融合节点内容半监督社团检测模型，最后，利用梯度下降法学习模型参数，得到节点的社团隶属度矩阵，进行聚类以挖掘网络中社团结构，运用标准化互信息熵NMI和调整兰德系数ARI对模型性能进行评估。
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公开(公告)号：CN113159156A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110405276.8
申请日：2021-04-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于宫颈癌数据分类的粗糙图卷积方法，要从宫颈癌数据中获得宫颈癌病变细胞信息的数据集合及其决策分类；计算宫颈癌数据中决策属性的依赖度，约简子集的属性重要度；按照约简子集的重要度排序选择可以得到宫颈癌数据中病理特征约简子集R；将经过粗糙集处理后的宫颈数据集转换成拓扑图的形式，作为神经网络的输入；利用神经网络采取一阶切比雪夫ChebNet的方法进行图卷积，用半监督方法进行节点分类，所得到的结果经过可视化后可求出宫颈癌数据中数据所属的类。本发明能够有效提高对宫颈癌数据进行分类的效率和精度，对宫颈癌数据计算机智能辅助分类具有较强的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119132625B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311600404.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/20 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了基于结构‑功能脑网络局部耦合模式的精神疾病分类方法，属于医学信息智能诊断技术领域；其技术方案为：对结构脑网络的连接矩阵进行频繁子图挖掘，获得所有的频繁连通子图；通过挖掘出的所有频繁连通子图，计算结构脑网络和功能脑网络之间的耦合系数；再通过五折交叉验证，使用lasso模型对获得的耦合系数进行特征选择；对经过属性约简后获得的耦合系数使用随机森林分类以评估准确性。本发明的有益效果为：本发明可以更好地捕捉结构‑脑网络的关键特征，显著提高了精神疾病分类的准确性和效率，帮助医生为患者制定更有效的治疗计划。
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公开(公告)号：CN119132625A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311600404.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/20 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了基于结构‑功能脑网络局部耦合模式的精神疾病分类方法，属于医学信息智能诊断技术领域；其技术方案为：对结构脑网络的连接矩阵进行频繁子图挖掘，获得所有的频繁连通子图；通过挖掘出的所有频繁连通子图，计算结构脑网络和功能脑网络之间的耦合系数；再通过五折交叉验证，使用lasso模型对获得的耦合系数进行特征选择；对经过属性约简后获得的耦合系数使用随机森林分类以评估准确性。本发明的有益效果为：本发明可以更好地捕捉结构‑脑网络的关键特征，显著提高了精神疾病分类的准确性和效率，帮助医生为患者制定更有效的治疗计划。
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公开(公告)号：CN116596836B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310226858.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多视图邻域证据熵的肺炎CT影像属性约简方法，属于智慧医疗技术领域，解决了肺炎CT影像中存在过多冗余病理属性，导致病变情况不能及时检测的问题。其技术方案为：包括如下步骤：S10、读取肺炎CT影像数据集；S20、通过稀疏表示和距离度量两个视图表示肺炎CT影像数据样本之间的相关性，并通过融合和删除两阶段刻画邻域范围；S30、将证据理论和邻域熵融合，构造邻域证据熵，用于刻画肺炎CT影像数据的属性重要度；S40、计算肺炎CT影像数据集中的属性约简集合。本发明的有益效果为：降低肺炎CT影像数据的检测时间，并提高检测效率，帮助医生有效分析肺炎的病变情况。
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公开(公告)号：CN116128846B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310097938.9
申请日：2023-02-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种面向肺部X‑ray图像检索的视觉Transformer哈希方法，属于医学图像处理技术领域，解决了不同种类的肺部X‑ray图像之间去检索同种类图像时存在检索时间长、检索精度低的问题。其技术方案为：建立肺部X‑ray图像数据库，构建视觉Transformer哈希模型，根据模型的输出计算成对损失Lpair、量化损失Lquan、平衡损失Lbal以及分类损失Lcl，构造总损失函数Lall；使用交替学习算法优化损失函数Lall；并逐一返回与测试集中最相似的前T张肺部X‑ray图像。本发明的有益效果为：能够分辨不同肺部X‑ray图像之间的细微差异，哈希方法将高维肺部X‑ray图像映射为低维的二进制编码，实现肺部X‑ray图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN116596836A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310226858.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多视图邻域证据熵的肺炎CT影像属性约简方法，属于智慧医疗技术领域，解决了肺炎CT影像中存在过多冗余病理属性，导致病变情况不能及时检测的问题。其技术方案为：包括如下步骤：S10、读取肺炎CT影像数据集；S20、通过稀疏表示和距离度量两个视图表示肺炎CT影像数据样本之间的相关性，并通过融合和删除两阶段刻画邻域范围；S30、将证据理论和邻域熵融合，构造邻域证据熵，用于刻画肺炎CT影像数据的属性重要度；S40、计算肺炎CT影像数据集中的属性约简集合。本发明的有益效果为：降低肺炎CT影像数据的检测时间，并提高检测效率，帮助医生有效分析肺炎的病变情况。
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