公开(公告)号：CN116563860A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310445560.7

申请日：2023-04-19

Applicant: 平安科技(深圳)有限公司 ,  华南理工大学

Inventor： 李林键 ,  欧阳燕绚 ,  肖京 ,  蔡毅 ,  王建明 ,  易艳

IPC: G06V30/19 ,  G06T5/00 ,  G06V30/26

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据脱敏方法、装置、计算机设备及介质。该方法将待脱敏图像输入字符识别模型，得到识别字符和图像位置，将识别字符和根据图像位置确定的关联字符集合，输入第一分类模型，得到第一概率向量，将待脱敏文本输入第二分类模型，得到第二概率向量，根据第一概率向量更新第二概率向量，将满足条件的第二概率向量对应的文本字符为敏感字符，根据敏感字符进行脱敏处理，将识别字符与关联字符联合输入分类模型，能够保留图像的空域特征，提高识别字符分类的准确率，将第一概率向量和第二概率向量加权相加，结合多模态信息提高敏感字符识别的准确率，从而提高多模态数据进行脱敏处理的准确率。

公开(公告)号：CN111738302B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202010465444.8

申请日：2020-05-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 林育蓓 ,  李林键 ,  仇靖颜 ,  区颖俊 ,  刘一达 ,  杨泽杭 ,  宋宇杭 ,  彭宁新

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据对阿尔茨海默病进行分类诊断的系统，包括：图形用户界面模块，用于以图形的方式给用户呈现程序功能调用的接口；3D MRI图像数据预处理模块，用于对患者的3D MRI图像进行预处理，从3D数据中选出2D切片；图像数据分类预测模块，用于对2D切片进行特征提取，并进行分类预测，给出患者三种状态(阿尔茨海默病、轻度认知障碍、正常)的概率；非图像数据分类预测模块，用于对患者的非图像数据进行分类预测，给出患者三种状态的概率；基于概率的集成模块，用于给出一个三种状态概率的最终预测结果。本发明在多模态(图像、非图像)数据情境下对阿尔茨海默病患者进行精准分类预测，辅助医疗工作者进行诊断和治疗。

公开(公告)号：CN111738302A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010465444.8

申请日：2020-05-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 林育蓓 ,  李林键 ,  仇靖颜 ,  区颖俊 ,  刘一达 ,  杨泽杭 ,  宋宇杭 ,  彭宁新

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据对阿尔茨海默病进行分类诊断的系统，包括：图形用户界面模块，用于以图形的方式给用户呈现程序功能调用的接口；3D MRI图像数据预处理模块，用于对患者的3D MRI图像进行预处理，从3D数据中选出2D切片；图像数据分类预测模块，用于对2D切片进行特征提取，并进行分类预测，给出患者三种状态(阿尔茨海默病、轻度认知障碍、正常)的概率；非图像数据分类预测模块，用于对患者的非图像数据进行分类预测，给出患者三种状态的概率；基于概率的集成模块，用于给出一个三种状态概率的最终预测结果。本发明在多模态(图像、非图像)数据情境下对阿尔茨海默病患者进行精准分类预测，辅助医疗工作者进行诊断和治疗。