公开(公告)号：CN119027330A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410991708.1

申请日：2024-07-23

Applicant: 三峡大学

Inventor： 崔文超 ,  李小龙 ,  汤永恒 ,  吴义熔

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06N7/01 ,  G06N5/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于成像模型引导的深度变分超声图像散斑消减方法，包括：（1）利用超声图像成像的物理模型及相关参量的统计先验分布，构建超声图像散斑消减的完全贝叶斯模型；（2）基于变分推断原理，利用两个深度卷积网络分别参数化噪声方差和无噪图像的变分后验分布，且两个深度网络通过创建的证据下界ELBO损失和图像物理重建损失来联合训练优化，预训练的网络能同时估计噪声方差和推断散斑消减图像。本发明方法作为一种深度变分框架，既具有模型驱动方法的物理可解释性，又具有数据驱动方法的通用性和灵活性，且能获得优秀的超声散斑消减性能。

公开(公告)号：CN118863057A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410868198.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 ,  三峡大学

Inventor： 范李平 ,  李小龙 ,  李黄强 ,  杜丰夷 ,  黄宇 ,  胡为民 ,  王可 ,  刘云飞 ,  杜杨 ,  郭新征 ,  余肖生

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/025 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F40/16 ,  G06F40/279 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策方法，包括：获取与低电压相关的目标数据，并进行预处理；采用深度学习方法构建低电压知识图谱；从故障工单中获取低电压业务运维相关数据，提取里面的三元组信息，与低电压知识图谱进行匹配，并对故障工单的用户意图进行识别，进而生成大语言模型的问题输入；设计大语言模型prompt提示策略；将当前的低电压运检案例库与低电压知识图谱作为领域知识导入本地知识库；将从故障工单中提取的三元组信息和用户意图输入大语言模型，结合prompt提示策略和本地知识库对问题进行分析和故障溯源，输出辅助决策结果；将所述辅助决策结果作为新的案例记录存入低电压运检案例库中，完成所述的融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策。

公开(公告)号：CN118296121A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410379390.1

申请日：2024-03-29

Applicant: 三峡大学

Inventor： 童顺航 ,  唐庭龙 ,  吴义熔 ,  孙水发 ,  李小龙 ,  朱文东

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/151 ,  G06F40/186 ,  G16H50/20 ,  G16H70/00 ,  G16H80/00 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的医学术语标准化辅助诊断方法，包括以下步骤：利用先进的自然语言处理技术，特别是大型预训练语言模型；通过独特上下文学习(ICL)和思维链(CoT)提示的比较说明的训练方法，利用多轮与大语言模型训练对话，建立最优对话策略；结合特定数据集进行模型训练，最后，通过Gradio启动Web模式，提供用户友好的界面，使医生和研究人员能够轻松利用该工具进行医学术语的查询、标准化和消歧。同时，该界面生成的数据可以被提取出来，供其他自然语言处理的研究使用，进一步推动医学文本处理领域的发展。

公开(公告)号：CN117993488A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202311624493.1

申请日：2023-11-28

Applicant: 三峡大学

Inventor： 吴义熔 ,  李思慧 ,  李小龙 ,  孙水发 ,  唐庭龙

IPC: G06N5/022 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06F16/901 ,  G06F16/28

Abstract: 一种基于图神经网络的知识图谱补全方法，包括：Step1、收集知识图谱数据集；Step2、获取初始表征；Step3、构建图神经网络，将实体从三种邻域进行聚合；Step4、在三种邻域聚合过程引入注意力衰减机制；Step5、使用多头注意力机制对三种邻域聚合信息进行更新然后与中心实体嵌入相加，得到最终实体嵌入；Step6、使用ConvE模型作为解码器，计算三元组的得分；Step7、重复step2‑step6对模型效果进行优化。使用图神经网络对知识图谱进行补全，将邻域信息分为实体邻域，关系邻域以及组合邻域，充分利用了实体的邻域信息，同时考虑不同距离邻居的影响力，在图神经网络中引入注意力衰减机制，对于给定的中心实体，邻域中关系和实体的影响力随着距离的增加而减弱。

公开(公告)号：CN117830889A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311647078.8

申请日：2023-11-30

Applicant: 三峡大学

Inventor： 唐庭龙 ,  华晟 ,  岳崇浩 ,  李小龙 ,  孙水发 ,  吴义熔

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06T7/269 ,  G06T7/246 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于光流图特征融合机制的视频显著性检测方法、系统及存储介质，该方法具体步骤包括如下：S1、对目标视频进行小间隔抽帧处理，使用OpenCV从视频文件中整理出连续帧RGB图像数据集；S2、对RGB图像数据集进行光流图计算，采用RAFT算法，得到每张图像对应的光流图，整理为对应光流图数据集；S3、对RGB图像数据集和对应光流图数据集采用基于光流图特征金字塔融合机制的视频显著性检测模型处理，得到目标原始图像和光流图的融合特征向量图，将融合特征向量送入金字塔结构解码器，得到多尺度拉普拉斯特征图，选取最好的拉普拉斯特征图为最后的显著性预测。该方法能够实现准确的视频显著性检测。

公开(公告)号：CN116386802A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310223403.1

申请日：2023-03-09

Applicant: 三峡大学

Inventor： 梅周俊森 ,  孙水发 ,  吴义熔 ,  李小龙 ,  唐庭龙

IPC: G16H15/00 ,  G16H30/20 ,  G16H50/20 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的医学影像报告生成方法及设备，包括以下步骤：构建医学影像报告生成模型；基于医学影像数据，提取影像中的特征；根据特征预测报告句子数量；将特征作为位置编码嵌入扩散模型中；文本解码器输出预测文本报告，实现医学影像报告生成。该方案利用所构建的基于扩散模型的医学影像报告生成框架自动生成医学影像报告，解决了现有技术中医学影像文本报告的生成效率且精度较低的问题；具有帮助医生诊断疾病，加快工作流程自动化、作为医疗决策的重要参考，提高医疗报告的质量和标准化的特点。

公开(公告)号：CN116151253A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211434231.4

申请日：2022-11-16

Applicant: 三峡大学

Inventor： 吴义熔 ,  郭云乔 ,  唐庭龙 ,  李小龙 ,  孙水发

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/126 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于双三仿射机制的嵌套实体识别方法、系统及存储介质，涉及命名实体识别技术领域。主要包括以下步骤：在利用三仿射机制做实体跨度表示的基础上，将实体边界相对位置和跨度区域信息融入实体跨度表示；之后再利用三仿射机制注意力机制，以实体边界作为查询，以新的跨度表示作为键和值将实体内部信息与边界词进行交互获得实体跨度表示；最后利用实体跨度联合双仿射机制进行实体类别预测。本发明实现了嵌套实体的精准识别，在相同批次大小的情况下，参数量以及占用资源都相对较少，为高效嵌套命名实体识别提供参考，而且较一般三仿射机制模型提高了实体识别的准确率。

公开(公告)号：CN115662565A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211422392.1

申请日：2022-11-14

Applicant: 三峡大学

Inventor： 孙水发 ,  梅周俊森 ,  吴义熔 ,  李小龙 ,  唐庭龙

IPC: G16H15/00 ,  G06F16/35 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了一种融合标签信息的医学影像报告生成方法及设备，属于医学影像处理与文本生成领域。包括以下步骤：构建医学影像报告生成模型；基于医学影像数据，提取影像中的视觉特征与语义特征；对语义特征进行识别分类，得到该影像的标签特征；对视觉特征与标签特征进行视觉、文本对齐融合，得到融合特征；将处理后的融合特征输入文本解码器中，实现医学影像报告生成。本发明加快工作流程的自动化，减轻医生工作负担，降低错误报告的出现概率，提高医疗报告的质量和标准化。

公开(公告)号：CN117829280A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311621559.1

申请日：2023-11-28

Applicant: 三峡大学

Inventor： 吴义熔 ,  李思慧 ,  李小龙 ,  孙水发 ,  唐庭龙

IPC: G06N5/022 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/045 ,  G06F40/126 ,  G06F40/30 ,  G06F16/901 ,  G06F16/28

Abstract: 一种结合对比学习的预训练语言模型知识图谱补全方法，包括：Step1、收集知识图谱数据集；Step2、将知识图谱中的数据集转换成适于Bert模型输入的文本向量，使用Bert双编码器进行编码；Step3、使用star‑transformer模型编码来关注文本的局部信息；Step4、计算头实体和关系嵌入以及尾实体嵌入的余弦相似度；Step5、为了提高正负样本学习效率，引入三种对比学习方法；Step6、设置模型的训练目标。使用的结合对比学习的预训练语言模型知识图谱补全模型不仅可以非常有效的捕获知识图谱中文本信息，引入star‑transformer,更容易学习到文本的局部信息，同时依靠着对比学习良好区分正负样本的特性，使模型取得了不错的效果。

公开(公告)号：CN117253283A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310999572.4

申请日：2023-08-09

Applicant: 三峡大学

Inventor： 彭路 ,  李小龙

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00 ,  A61G5/10

Abstract: 基于图像信息与电磁定位信息数据融合的轮椅跟随方法，它包括以下步骤：步骤1：获取目标人体全身图像；步骤2：对获取的人体全身图像进行预处理；步骤3：采用Resnet50网络对被跟随者步态信息进行识别；步骤4：使用技术获取被跟随者的定位信息；步骤5：将由步骤3获取的信息以及由步骤4获取的信息进行数据融合，对电机发出控制，以实现跟随。本发明的目的是提供基于优化步态识别和UWB技术的轮椅跟随方法，利用改进的Resnet50网络识别人体的步态信息与主控接收到的定位标签信息做数据融合，然后主控在对轮椅的电机发出控制，以实现轮椅的安全跟随。