公开(公告)号：CN117251784A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311462946.5

申请日：2023-11-06

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈志刚 ,  吴宇洲 ,  张馨予

IPC: G06F18/241 ,  G16H70/60 ,  G16H70/00 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类方法，包括：将临床文档中每个单词嵌入到具有P维的向量空间中，得到原始文档表示；利用HGCN对疾病标签进行编码，得到疾病标签表示；利用注意力机制对原始文档表示和疾病标签表示进行处理，得到正样本；将原始文档表示和正样本输入卷积注意力网络进行编码，得到二者的注意力表示；对二者的注意力表示进行对比学习，并计算对比损失；将二者的注意力表示输入多标签分类器进行分类，并计算多标签分类损失；利用对比损失、多标签分类损失对多标签分类器和对比学习框架进行优化，得到优化后的多标签分类结果。本申请能提高国际疾病分类的效率和准确性。

公开(公告)号：CN111145183B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201911394001.8

申请日：2019-12-30

Applicant: 中南大学

Inventor： 吴嘉 ,  吴宇洲 ,  谌奎芳 ,  袁晓华 ,  刘月兰

IPC: G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种用于透明隔腔超声图像的分割系统，包括卷积单元，用于进行卷积计算；修正线性单元，用于计算激活值；批标准化单元，用于通过调整和缩放激活来规范化输入层；最大池化单元，用于对编码输出进行降采样；转置卷积单元，通过上采样将特征图的大小加倍，通道的数量减半；注意力机制单元，包括全局平均池化过程，注意权重和生成上下文向量函数，用于学习全局信息以增强获取有意义的信息并从通道角度抑制无意义的信息。本发明能够解决现有技术的不足，可以实现自动分割透明隔腔并测量透明隔腔的宽度。

公开(公告)号：CN111145183A

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201911394001.8

申请日：2019-12-30

Applicant: 中南大学

Inventor： 吴嘉 ,  吴宇洲 ,  谌奎芳 ,  袁晓华 ,  刘月兰

IPC: G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种用于透明隔腔超声图像的分割系统，包括卷积单元，用于进行卷积计算；修正线性单元，用于计算激活值；批标准化单元，用于通过调整和缩放激活来规范化输入层；最大池化单元，用于对编码输出进行降采样；转置卷积单元，通过上采样将特征图的大小加倍，通道的数量减半；注意力机制单元，包括全局平均池化过程，注意权重和生成上下文向量函数，用于学习全局信息以增强获取有意义的信息并从通道角度抑制无意义的信息。本发明能够解决现有技术的不足，可以实现自动分割透明隔腔并测量透明隔腔的宽度。