公开(公告)号：CN119541743A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411438146.4

申请日：2024-10-15

Applicant: 北京大学 ,  北京六元空间信息科技有限责任公司

Inventor： 黄雨 ,  严彦东 ,  孙国锋 ,  陈冬雪 ,  郭静文

IPC: G16H10/20 ,  G06F16/25 ,  G06F16/334 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种数据融合方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取各数据库中的量表数据；利用预设语义分析模型，将量表数据中的量表字段转义为CDISC标准中的标准命名，并构建字段映射关系和字段值映射关系；基于字段映射关系和字段值映射关系将量表数据转化为符合CDISC标准的目标数据；采用加权平均法，根据各数据库的权重对各目标数据进行数据融合，获得数据融合结果。由于本发明利用预设语义分析模型，将量表数据中的量表字段转义为标准命名，基于字段映射关系和字段值映射关系将量表数据转化为符合CDISC标准的目标数据，最后采用加权平均法对各目标数据进行数据融合，提升了跨对列研究数据融合的效率和可复用性。

公开(公告)号：CN119396908A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411416652.3

申请日：2024-10-11

Applicant: 北京大学 ,  北京六元空间信息科技有限责任公司

Inventor： 黄雨 ,  严彦东 ,  孙国锋 ,  陈冬雪 ,  郭静文

IPC: G06F16/25 ,  G06F40/189

Abstract: 本申请公开了一种数据导出方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及数据处理技术领域，所述数据导出方法，包括：基于用户的数据导出请求确定待对齐导出数据库以及导出数据参数；根据可视化界面中选择的待导出字段和待导出数据选项从各待对齐导出数据库中获取待导出数据；基于导出数据参数对待导出数据进行数据对齐，获得目标导出数据；将目标导出数据进行数据导出。由于是基于导出数据参数对待导出数据进行数据对齐，实现小范围的队列数据柔性化自动对齐结构化导出。减少用户实际操作时间，提升工作效率，并实现个性化的跨队列数据对齐需求。

公开(公告)号：CN113077456B

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202110424672.5

申请日：2021-04-20

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄雨 ,  秦源泽 ,  岳伟华 ,  孙国锋

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法，包括：对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理；建立卷积神经网络(CNN)模型；创建第一训练数据集，其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段；在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果；创建第二训练数据集，其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段；在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。

公开(公告)号：CN113077456A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110424672.5

申请日：2021-04-20

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄雨 ,  秦源泽 ,  岳伟华 ,  孙国锋

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法，包括：对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理；建立卷积神经网络(CNN)模型；创建第一训练数据集，其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段；在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果；创建第二训练数据集，其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段；在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。