公开(公告)号：CN114864076A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210489883.1

申请日：2022-05-07

Applicant: 扬州大学

Inventor： 章永龙 ,  宋明宇 ,  李斌

IPC: G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G06K9/62 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06F40/279 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的多模态乳腺癌分类训练方法及系统，所述方法包括以下步骤：首先，对电子医疗记录进行病理特征提取和文本处理并形成病历文本，利用预训练模型获取文本特征；同时，利用图注意力网络对患者病理图像集进行高阶特征提取；接着，通过多模态自适应门控单元对上述获得的图像、文本和病理特征进行融合，得到患者的多模态融合特征；最后，将融合后的多模态特征输入多层感知机进行分类预测，定义交叉熵损失函数训练模型。本发明提出的方法将图像、文本、病理三种模态的特征融合起来对乳腺癌进行分类，所提出网络结构的性能明显优于单一模态的方法，达到提高乳腺癌分类准确性的目的。

公开(公告)号：CN113972012A

公开(公告)日：2022-01-25

申请号：CN202111251762.5

申请日：2021-10-25

Applicant: 扬州大学

Inventor： 宋明宇 ,  章永龙 ,  李斌

IPC: G16H50/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/27 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链和公有链的传染病防控协同系统，构建联盟链网络和公有链网络，公有链网络上接入社区、企业和科研机构，联盟链网络上接入防控中心、医疗机构以及公有链组成的虚拟机构，联盟链上的每一个机构对应作为联邦学习的本地客户端节点，在本地的数据中心进行传染病风险评估模型训练，并利用联邦学习方法，将训练得到的参数上传至联邦服务端执行安全参数聚合，联邦学习迭代后获得最终的全局传染病风险评估模型。本发明利用区块链作为基础技术框架，在充分保障数据安全、隐私、权益等基础上，可以保证数据真实性并同时有效激励多方进行合作并共享真实数据，最终实现对传染病风险等级的评估。