公开(公告)号：CN118570522A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410597712.X

申请日：2024-05-14

Applicant: 中南大学湘雅医院

Inventor： 张乐 ,  唐蕾 ,  李烨

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/24 ,  G16H30/00 ,  G16H70/60

Abstract: 本申请实施例提供了一种用于脑出血的医学图像的处理方法和系统，本方法为医学图像构建一个特征提取模块，并将医学图像输入至特征提取模块，以获取特征提取模块输出的融合特征；其中特征提取模块包括多尺度特征提取模块、聚合分发模块和特征融合模块；多尺度特征提取模块用于提取医学图像的多尺度特征，聚合分发模块用于将多尺度特征中的相应尺度的特征进行聚合并分发至相应尺度的特征中，特征融合模块用于将聚合分发模块的输出特征融合，得到融合特征，最后利用融合特征预测医学图像的病理参数。本方法能够提高模型对病理参数预测的准确性，更好的辅助医生进行脑出血的精确诊断。

公开(公告)号：CN115982701A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211492400.X

申请日：2022-11-25

Applicant: 中南大学湘雅医院

Inventor： 张乐 ,  曾艺 ,  袁键 ,  王赛 ,  张雨蓬 ,  邹雪伦 ,  赵颖 ,  周芳芳

IPC: G06F21/55 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明属于一种Webshell交互式对比学习聚类方法，涉及网络安全和交互式聚类技术领域，根据Webshell在虚拟环境中的执行记录构建函数调用图。n个Webshell的FCG描述为一个无向图集合，对所有的无向图G应用两种不同的随机图结构数据增广组合，得到增广数据。对比损失函数的目标是最大化正样本对的相似度，同时最小化负样本对的相似度；图对比学习模型编码层采用GCN图神经网络；实现了Webshell高质量的向量表征和聚类，在迭代聚类过程中减少样本边界不清、划分错误等情况，同时极大减少人机交互时迭代的工作量，有效弥补数据、模型和人之间的鸿沟，为精细化的Webshell检测、分析、处置、响应和预防提供辅助决策参考。

公开(公告)号：CN119656002A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411824455.5

申请日：2024-12-12

Applicant: 中南大学湘雅医院

Inventor： 张乐 ,  唐蕾 ,  王赛

IPC: A61H1/02 ,  A63B23/12

Abstract: 本发明公开了一种神经内科用下肢恢复训练装置，包括：底座、脚部放置主体、转动件以及第一拉伸件，脚部放置主体与底座间隔设置，脚部放置主体包括脚跟放置部和弹性连接于脚跟放置部的脚掌放置部，脚跟放置部具有用于放置脚跟的第一承载面；转动件连接于脚跟放置部，并转动连接于底座，转动件与底座之间的转动轴线与第一承载面间隔设置，其中，转动件被配置为在脚部放置于脚部放置主体之内时，转动轴线对齐于脚部的脚踝关节；第一拉伸件连接于脚掌放置部，并伸出于脚掌放置部远离脚跟放置部的一端；其中，第一拉伸件被配置为：自脚掌放置部带动脚部放置主体绕转动件的转动轴线转动，并且脚掌放置部相对脚跟放置部弹性变形。