-
公开(公告)号：CN107545906A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710729363.2
申请日：2017-08-23
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 一种肺音信号处理方法、处理设备以及计算机可读存储介质。所述肺音信号处理方法包括：获取肺音信号；采用经验模态分解算法分解所述肺音信号，并计算得到湿罗音成分和呼吸音成分；基于所述呼吸音成分获得吸气相时段；从所述湿罗音成分提取位于所述吸气相时段中的湿罗音信号；以及依据所述湿罗音信号获得至少一个特征参数。
-
公开(公告)号：CN107403069A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710642650.X
申请日：2017-07-31
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种药物-疾病关联关系分析系统及方法，涉及医学数据分析技术领域，以区分药物-疾病的治疗关系，以及药物-疾病的副作用，以准确选择药物治疗疾病。所述分析系统包括数据收集模块，被配置为收集药物信息、疾病信息和包括治疗关系和/或副作用关系的药物-疾病关联关系信息数据；与数据收集模块连接的学习模块，被配置为根据数据收集模块所收集的数据构建药效关系模型，以利用药效关系模型分析包括治疗关系和/或副作用关系的药物-疾病关联关系。本发明提供的方法应用上述分析系统。本发明提供的药物-疾病关联关系分析系统用于分析药物疾病的关联关系。
-
公开(公告)号：CN107391682A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710606293.1
申请日：2017-07-24
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 一种知识验证方法、知识验证设备以及存储介质。该知识验证方法包括：获取目标候选知识和与目标候选知识相矛盾的冲突候选知识；获取目标候选知识的目标证据组和冲突候选知识的冲突证据组；基于目标证据组中各证据的逻辑规则，计算目标候选知识的验证概率，基于冲突证据组中各证据的逻辑规则，计算冲突候选知识的验证概率；比较目标候选知识的验证概率与冲突候选知识的验证概率，并根据比较结果确定目标候选知识是否为正确知识。该知识验证方法通过使用马尔科夫逻辑网建模候选知识的各证据的逻辑规则，并根据各证据的逻辑规则计算候选知识的验证概率，从而自动验证候选知识的正确性，解决知识冲突问题，节省人力和时间成本。
-
公开(公告)号：CN114981803B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202080003671.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G06F16/9535 , G16H40/20
Abstract: 本申请提供了一种体检信息分配方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，首先获取体检信息以及多个分配对象的信息；然后将体检信息与分配对象的信息输入预先训练得到的信息匹配模型，获得体检信息与分配对象之间的匹配度；之后再根据体检信息与各个分配对象之间的匹配度，从多个分配对象中确定目标分配对象，并将体检信息分配给目标分配对象。通过信息匹配模型计算体检信息与分配对象之间的匹配度，能够从专业匹配和工作量匹配两方面综合考量分配对象与体检信息之间的匹配度，确保将体检信息分配给专业匹配的分配对象的同时，还能够兼顾各分配对象的工作量，使各分配对象之间的工作量均衡。
-
公开(公告)号：CN118866339A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310485285.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种疾病预测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标患者的症状信息；所述症状信息包含所述目标患者出现的N个症状；N≥1；获取C个关联概率集合，C≥1；所获取的任一关联概率集合包括：所述N个症状中症状对应的第一预设概率；所述第一预设概率是出现对应症状的情况下，患者确诊目标疾病的概率；基于所述C个关联概率集合中的各个关联概率集合，分别进行疾病预测得到C个预测参数；所述预测参数用于表征：所述目标患者确诊所述目标疾病的预测概率；综合所得到的C个预测参数进行疾病预测，得到用于预测所述目标患者确诊所述目标疾病的结果概率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118824505A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310410209.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于联合网络的脑疾病分类方法、装置、设备及介质，通过融合结构脑网络和功能脑网络，可以同时在功能结构融合网络中得到脑网络的功能性联系和结构性联系，完成脑网络神经学和生物学机制信息的互补，然后，通过图注意力网络对功能结构融合网络和基因共表达网络进行联合分析，提高脑疾病分类的有效性，进行特征融合后得到全局表示向量同时包含功能、结构及基因共表达信息，可以从表型和分子层面共同表征脑部的变化，多模态的脑数据可以提高分类准确性，使得根据该全局表示向量进行脑疾病的分类，可以提高分类的有效性和准确性。
-
公开(公告)号：CN117594239A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311616995.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
Abstract: 本公开提供一种疾病预测设备、方法、装置、存储介质及程序产品，该设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上执行的机器可读指令，当所述疾病预测设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，使得所述处理器在运行时执行以下指令：获取待预测对象的特征数据；基于疾病预测网络处理所述特征数据，得到所述待预测对象的疾病预测结果；其中，所述疾病预测网络中包括至少三层隐藏层，所述隐藏层之间存在正向传播和反向传播，所述疾病预测网络中的节点与所述节点的直接邻居和/或二阶邻居相连。本公开提供的疾病预测网络基于小世界神经网络框架构建得到，提高了鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN116888671A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202180002758.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G16B5/00
Abstract: 本公开提供一种RNA‑蛋白质相互作用预测方法、装置、介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取待预测的RNA序列和蛋白质序列；对所述待预测的RNA序列进行编码，得到RNA向量序列；对所述待预测的蛋白质序列进行编码，得到蛋白质向量序列；根据所述RNA向量序列和蛋白质向量序列构建匹配特征矩阵；对所述匹配特征矩阵进行特征提取，并根据提取到的匹配特征确定所述待预测的RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用。
-
公开(公告)号：CN116490926A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202180002692.1
申请日：2021-09-27
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G16B20/00
Abstract: 一种RNA‑蛋白质相互作用预测方法、装置、介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取待预测的RNA‑蛋白质对(S210)；对所述待预测的RNA‑蛋白质对进行特征提取，得到所述待预测的RNA‑蛋白质对的序列特征(S220)；向量化所述待预测的RNA‑蛋白质对，得到所述待预测的RNA‑蛋白质对中的RNA序列表示向量和蛋白质序列表示向量(S230)；基于所述待预测的RNA‑蛋白质对的序列特征、待预测的RNA‑蛋白质对中的RNA序列表示向量和蛋白质序列表示向量，使用多个相互作用预测模型分别得到所述待预测的RNA‑蛋白质对的多个相互作用预测值(S240)；根据所述多个相互作用预测值确定所述RNA和蛋白质之间的相互作用(S250)。
-
公开(公告)号：CN116030893A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111258851.2
申请日：2021-10-25
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请涉及预测蛋白质和基因功能、训练机器学习模型的方法和设备，具体涉及对蛋白质进行功能预测的方法、确定特征向量组合的方法、训练机器学习模型的方法、预测基因功能的方法、对蛋白质进行功能预测、确定特征向量组合的设备、计算设备和计算机可读存储介质。对蛋白质进行功能预测的方法包括：获取蛋白质的初始特征向量；按照预定特征向量组合，从初始特征向量提取输入特征；将输入特征输入至经过训练的机器学习模型，得到蛋白质的功能预测结果，预定特征向量组合是通过粒子群优化从初始特征向量确定的。由此，能够有效地从蛋白质数据例如氨基酸序列、氨基酸属性中提取有效地可以用于蛋白质功能预测的特征向量，从而用于机器学习模型的训练。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
111
records
(took 0.048 seconds)
