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公开(公告)号：CN118093911A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410234959.5
申请日：2024-03-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了用于医学图像检索目标攻击的模糊Transformer哈希方法，解决了目前深度哈希模型在医学图像检索中鲁棒性差、易受对抗样本影响的技术问题。其技术方案为：建立医学图像数据库，构建模糊Transformer哈希模型，模型主要有四个部分：视觉Transformer哈希模型、原型网络、残差模糊生成器和判别器；计算各部分的损失函数以及采用交替学习算法优化；将测试集生成的原型码和对抗样本作为查询样本在数据库中检索，并使用目标平均精度t‑MAP评估模型的目标攻击性能。本发明的有益效果为：增强了在医学图像检索过程中模型的鲁棒性和抗干扰性，提高了医学图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN115985489A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211484624.6
申请日：2022-11-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了基于惩罚机制的代价敏感序贯三支阴影膀胱炎分类方法，属于膀胱炎患者进行分类技术领域；其技术方案为：根据条件属性的重要性将其降序排序；其次顺序计算每个膀胱炎数据对象的隶属度，对膀胱炎数据对象进行阴影化处理，阴影域作为膀胱炎数据下一个粒度的论域；然后计算膀胱炎数据相邻两个粒度之间的两种精度差异，通过惩罚函数对膀胱炎数据的代价参数进行修改，从而确定新的阴影集阈值；如果膀胱炎数据最后一个粒度的阴影域不为空,则对其阴影集阈值进行加权求和得到新的阈值对阴影域进行分类。本发明的有益效果为：本发明分类精度好，为膀胱炎诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
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公开(公告)号：CN117542503B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311334208.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16
Abstract: 本发明提供了基于动态证据融合神经网络的精神分裂症多视图分类方法，属于智能医学处理技术领域；其技术方案为：利用边缘到边缘、边缘到节点和节点到图卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络连接矩阵每个视图的特征图；将每个视图的特征图分别通过全连接层和激活层以获得多视图动态证据；根据动态证据导出迪利克雷分布参数，调整置信度后构建动态信任函数并计算每个视图的动态信任函数；在分类的决策层进行证据融合后获得联合信任函数；使用多视图损失函数训练神经网络。本发明的有益效果为：本发明分类精度较好，为精神分裂症诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
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公开(公告)号：CN118053023A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410162283.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/28 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于三支置信度引导的随机游走机制的Transformer可解释性方法，属于人工智能可解释性技术领域。解决了Transformer模型难以解释得不到使用者信任的技术问题，其技术方案为：首先从图像数据集中读取RGB图像，然后将其切块映射为线性张量，并引入分类张量；接下来进入Transformer模块，将注意力矩阵保存，同时获取分类结果；接着利用适当阈值将注意力矩阵划分前景和背景，将结果输入到三支模块；当原图与前景分类一致且与背景不一致时，本发明根据预测得分获取图像块的置信度得分；当原图与前景、背景分类一致。本发明的有益效果为：可解释性好，在自然图像和医学图像上均有较好的实验结果。
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公开(公告)号：CN116452865A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310345231.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/043 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊逻辑的跳跃式注意力肺部病理图像分类方法，属于肺部组织病理图像分类技术领域，解决了相似形态和结构下复杂肺部病理组织图像分类准确率低的技术问题。其技术方案为：先从肺部病理图像数据集中连续读取RGB病理图像，构建基于模糊逻辑的隶属函数和非隶属函数，对肺部病理图像数据进行模糊处理；再次构建跳跃式多头自注意力算法，通过将前半部分的特征按规则连接到后半部分的特征中，提取肺部病理图像特征；根据模糊规则去模糊化得到的数据，并输入多层感知机，得到每种分类的概率分布，取概率最高的作为最终分类结果。本发明的有益效果为：为肺部组织病理图像的分类提供决策支持，提升病理医生工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117059284B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311031910.1
申请日：2023-08-16
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G16H70/00 , G06F18/211 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于协同进化离散粒子群优化的糖尿病并行属性约简方法，属于医学电子病例技术领域。解决了糖尿病症电子病历数据维度大、冗余多，导致医生判断错误的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：将糖尿病症数据存放到分布式文件系统中；S2：计算机节点读取HDFS中block块的数据；S3：主节点得到汇总的数据键值对后；S4：主节点将进行步骤S3操作所得的 键值对数据广播到各个子节点；S5：主节点对得到的属性评价函数结合CQBPSO算法进行建模。本发明的有益效果为：本发明结合粗糙集理论和Spark分布式计算平台，能够从糖尿病症数据集中筛选出最具代表性和关键性的属性。
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公开(公告)号：CN118053023B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410162283.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/28 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于三支置信度引导的随机游走机制的Transformer可解释性方法，属于人工智能可解释性技术领域。解决了Transformer模型难以解释得不到使用者信任的技术问题，其技术方案为：首先从图像数据集中读取RGB图像，然后将其切块映射为线性张量，并引入分类张量；接下来进入Transformer模块，将注意力矩阵保存，同时获取分类结果；接着利用适当阈值将注意力矩阵划分前景和背景，将结果输入到三支模块；当原图与前景分类一致且与背景不一致时，本发明根据预测得分获取图像块的置信度得分；当原图与前景、背景分类一致。本发明的有益效果为：可解释性好，在自然图像和医学图像上均有较好的实验结果。
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公开(公告)号：CN118447304A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410547182.8
申请日：2024-05-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了基于模糊超盒质量感知神经网络的精神分裂症分类方法，属于智能医学处理技术领域，解决了精神分裂症患者动态脑网络多个时间窗口数据质量不一致的问题；其技术方案为：利用三个特殊的卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络每个时间窗口的特征，然后通过全连接层和激活层以获得证据；将多视图证据作为输入构造多视图模糊最小最大神经网络分类器，输出每个视图的类节点；使用证据理论直接建模不确定性，计算每个视图的质量感知权重以评估每个视图的分类可信度；根据每个视图的质量感知权重集成多个视图的类节点以得到最终诊断结果。本发明的有益效果为：本发明分类精度较好，为精神分裂症诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
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公开(公告)号：CN117542503A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311334208.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16
Abstract: 本发明提供了基于动态证据融合神经网络的精神分裂症多视图分类方法，属于智能医学处理技术领域；其技术方案为：利用边缘到边缘、边缘到节点和节点到图卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络连接矩阵每个视图的特征图；将每个视图的特征图分别通过全连接层和激活层以获得多视图动态证据；根据动态证据导出迪利克雷分布参数，调整置信度后构建动态信任函数并计算每个视图的动态信任函数；在分类的决策层进行证据融合后获得联合信任函数；使用多视图损失函数训练神经网络。本发明的有益效果为：本发明分类精度较好，为精神分裂症诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
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公开(公告)号：CN116665906B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310601158.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
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