公开(公告)号：CN119385536A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411407876.8

申请日：2024-10-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 房敏 ,  孙成栋 ,  赵嘉祺 ,  吴彦乔 ,  缪欣蓉

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种胎心分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户上传的胎心数据和用户基本信息；将胎心数据和用户基本信息输入至预设胎心分析模型，获得胎心分析结果，预设胎心分析模型包括位置编码模块、双向门控循环单元、通道注意力机制、多尺度特征提取模块和特征融合模块；根据胎心分析结果将胎心数据、用户基本信息和胎心分析结果分发至不同等级的医生。由于本发明中将胎心数据和用户基本信息输入至预设胎心分析模型，获得胎心分析结果，预设胎心分析模型包括位置编码模块、双向门控循环单元、通道注意力机制、多尺度特征提取模块和特征融合模块，相比于现有技术，本发明提高了胎心分析的准确率。

公开(公告)号：CN115994317A

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202211593949.8

申请日：2022-12-13

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 刘成亮 ,  文杰 ,  吴彦乔 ,  许戈辉

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/088 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于深度对比学习的不完备多视图多标签分类方法、系统及存储介质。方法包括：构建、训练不完备多视图多标签分类网络模型；将测试数据输入训练好的不完备多视图多标签分类网络模型进行推理，输出预测标签；其中，不完备多视图多标签分类网络模型包括特定视图表示学习框架、不完备实例级对比学习模块和加权融合与不完备多标签分类模块。本发明利用深度神经网络来提取样本的高级语义表示，利用自编码器构建端到端的多视图特征提取框架用以学习样本的表征向量。同时，为进一步地提高模型的表示能力，依据一致性假设引入无监督对比学习指导编码器提取多视图的深层次表示信息，还提出加权融合方法以平衡不同视图的重要性。