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公开(公告)号：CN112860904A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110367973.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/205 , G06F40/30
Abstract: 一种融入外部知识的生物医疗关系抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，针对远程监督技术的训练数据存在噪声干扰的问题，本申请提出的生物医疗实体关系抽取方法，更为充分的利用句子间和句子内部丰富的语义信息和结构信息以及生物医疗实体在外部知识库中的信息，降低数据集中存在的噪声干扰，使得模型更为稳定，能得到更为准确的关系预测。
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公开(公告)号：CN105069791B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201510482790.6
申请日：2015-08-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 一种从肺CT图像中分割出肺结节图像的处理方法，本发明涉及从肺CT图像中分割肺结节的方法。本发明是要解决现有技术难以通过颜色进行区分连接血管的肺结节、分割精度低和鲁棒性差的问题。本发明是通过一、选择当前分割区域；二、判断当前分割区域中的点是否是直线血管上的点或者是否是血管上的拐点；三、删除待删除的点序列中的所有点；四、判断步骤一中所获得的当前分割区域的随机排序列表中下一个未处理的分割区域是否存在；五、将较小的区域从当前分割区域的随机排序列表中删除；六、判断备选分割区域中的是否有点或整个区域被滤除；七、从肺CT图像初步分割区域中分割出肺结节等步骤实现的。本发明应用于分割肺结节领域。
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公开(公告)号：CN101794442B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201010100498.0
申请日：2010-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种从可见光图像中提取光照不敏感信息的标定方法，属于图像处理领域，本发明是为了解决提取一维光照恒常的“灰度”信息对相机的光感器件进行标定时，采用基于单幅图像的在线标定不够稳定的问题。本发明方法包括：一、对可见光图像进行基于颜色一致的图像分割；二、保留面积超过了整幅图像面积的0.0025区域；三、保留平滑度好的区域；四、建立颜色比对数空间坐标系；五、向过坐标零点、且与X轴正方向夹角为θ的直线投影，采用最大似然估计计算最佳拟合的正态分布及其相似程度；六、旋转α角度；七、判断α与h的乘积是否大于180度，是，执行八，否，执行五，八、用卡方检验判断出相似程度最好的直线作为提取光照不敏感信息的标定直线。
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公开(公告)号：CN112860903B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110366544.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/205 , G06F40/30
Abstract: 一种融入约束信息的远程监督关系抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，为了解决基于远程监督的关系抽取中所出现的标签噪声问题和长尾关系问题，采用本申请提出的关系抽取方法，可以通过引入实体类型信息和关系约束信息来丰富关系抽取模型的背景知识，从而有效增强关系抽取模型在噪声环境下的鲁棒性和准确率；另外还可以利用GCN的邻居聚合机制，促进信息在数据丰富的头部关系和数据匮乏的长尾关系之间的传播，从而增强长尾关系的表示学习。本申请能够充分利用约束图中的信息，同时解决远程监督关系抽取中的标签噪声问题和长尾关系问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113139067A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110475715.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Point Set Registration的医学本体对齐方法，本发明涉及医学本体对齐方法。本发明的目的是为了解决现有医学知识图谱融合的准确率低，数据匹配精度差，数据处理量大的问题。过程为：一、得到概念的向量表示；二、建立混合高斯模型；三、得到变换关系；四、将向量表示通过变换关系映射到同一向量空间中；五、在该向量空间中，对于一组医学本体中的某一个概念，在该概念对应的嵌入后向量的给定阈值半径内，若存在另一组医学本体中的概念的嵌入后向量，则这两组医学本体对象存在对齐关系；六、判断是否出现新的对齐，若是则利用新的对齐关系生成新的三元组正例，执行一；若否输出结果。本发明用于医学知识图谱领域。
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公开(公告)号：CN101794442A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010100498.0
申请日：2010-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种从可见光图像中提取光照不敏感信息的标定方法，属于图像处理领域，本发明是为了解决提取一维光照恒常的“灰度”信息对相机的光感器件进行标定时，采用基于单幅图像的在线标定不够稳定的问题。本发明方法包括：一、对可见光图像进行基于颜色一致的图像分割；二、保留面积超过了整幅图像面积的0.0025区域；三、保留平滑度好的区域；四、建立颜色比对数空间坐标系；五、向过坐标零点、且与X轴正方向夹角为θ的直线投影，采用最大似然估计计算最佳拟合的正态分布及其相似程度；六、旋转α角度；七、判断α与h的乘积是否大于180度，是，执行八，否，执行五，八、用卡方检验判断出相似程度最好的直线作为提取光照不敏感信息的标定直线。
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公开(公告)号：CN112860904B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110367973.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/205 , G06F40/30
Abstract: 一种融入外部知识的生物医疗关系抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，针对远程监督技术的训练数据存在噪声干扰的问题，本申请提出的生物医疗实体关系抽取方法，更为充分的利用句子间和句子内部丰富的语义信息和结构信息以及生物医疗实体在外部知识库中的信息，降低数据集中存在的噪声干扰，使得模型更为稳定，能得到更为准确的关系预测。
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公开(公告)号：CN112860903A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110366544.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/205 , G06F40/30
Abstract: 一种融入约束信息的远程监督关系抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，为了解决基于远程监督的关系抽取中所出现的标签噪声问题和长尾关系问题，采用本申请提出的关系抽取方法，可以通过引入实体类型信息和关系约束信息来丰富关系抽取模型的背景知识，从而有效增强关系抽取模型在噪声环境下的鲁棒性和准确率；另外还可以利用GCN的邻居聚合机制，促进信息在数据丰富的头部关系和数据匮乏的长尾关系之间的传播，从而增强长尾关系的表示学习。本申请能够充分利用约束图中的信息，同时解决远程监督关系抽取中的标签噪声问题和长尾关系问题。
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公开(公告)号：CN105069791A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510482790.6
申请日：2015-08-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30101
Abstract: 一种从肺CT图像中分割出肺结节图像的处理方法，本发明涉及从肺CT图像中分割肺结节的方法。本发明是要解决现有技术难以通过颜色进行区分连接血管的肺结节、分割精度低和鲁棒性差的问题。本发明是通过一、选择当前分割区域；二、判断当前分割区域中的点是否是直线血管上的点或者是否是血管上的拐点；三、删除待删除的点序列中的所有点；四、判断步骤一中所获得的当前分割区域的随机排序列表中下一个未处理的分割区域是否存在；五、将较小的区域从当前分割区域的随机排序列表中删除；六、判断备选分割区域中的是否有点或整个区域被滤除；七、从肺CT图像初步分割区域中分割出肺结节等步骤实现的。本发明应用于分割肺结节领域。
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