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公开(公告)号：CN119006501A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411009523.2
申请日：2024-07-26
Applicant: 新疆大学 , 新疆医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明为一种缺血性脑卒中多序列磁共振图像的融合模型及方法。一种缺血性脑卒中多序列磁共振图像的融合模型，包括：病灶检测模块、2个渐进式特征引导模块、边缘检测模块，损失函数模块；所述的病灶检测模块：用于聚焦到DWI图像中的高信号病灶区域；所述的渐进式特征引导模块：用于引导模态图像分支进行特征提取；所述的边缘检测模块：用于提取病灶边缘特征。本发明所述的一种缺血性脑卒中多序列磁共振图像的融合模型及方法，不仅在客观指标上达到SOTA，且主观融合效果更具解释性，首次实现了对缺血性脑卒中辅助诊断主客观评价的统一，有效解决缺血性脑卒中多序列磁共振图像融合中的临床问题。
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公开(公告)号：CN116977346A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310955970.6
申请日：2023-08-01
Applicant: 新疆大学 , 新疆医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明为一种基于空间注意力机制的多模态图像分割模型和方法。一种基于空间注意力机制的多模态图像分割模型，包括：编码器模块、解码器模块、跳跃连接模块、空间注意力模块和特征选择模块；所述的编码器模块和解码器模块用于提取特征和恢复图像；所述的跳跃连接模块用于将所述的编码器模块和解码器模块之间的特征图进行拼接；所述的空间注意力模块用于加强关注权重。本发明所述的一种基于空间注意力机制的多模态图像分割模型和方法，将模型和方法可以集成多模态图像信息，使用空间注意机制自适应地调整每个模态的权重，并通过不同的损失函数比率进行优化，解决了模型中的特征缺失问题，使模型聚焦更多关于重要区域。
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公开(公告)号：CN116681635A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310676311.9
申请日：2023-06-08
Applicant: 新疆大学 , 新疆医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明为一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合模型和方法。一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合模型，包括：双脑异向网络模块和损失函数模块；所述的双脑异向网络模块包括：Lefthemisphere1、Lefthemispher2和Righthemisphere；其中，所述的Lefthemisphere1、Left hemispher2作为主干网络来分别提取全局特征；所述的Righthemisphere是一个动态引导网络，用于提取局部特征；所述的损失函数模块驱动网络关注边缘细节和结构信息。本发明所述的一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合模型和方法，采用全局特征动态引导局部特征的方式，以此达到长期动态指导性关系建模，使得该网络能够充分实现跨东西半球集成互补特征信息的功能，解决多模态医学图像融合中的问题。
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公开(公告)号：CN114613494A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210256653.0
申请日：2022-03-16
Applicant: 新疆医科大学第一附属医院 , 新疆大学
Abstract: 本发明为一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法。一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型的建立方法，包括以下步骤：(1)采集不同病变程度的宫颈肿瘤患者的血清样本后，测定并获取傅立叶红外光谱数据；(2)所述的傅立叶红外光谱数据通过PSO‑CNN算法建立分类模型，得所述的用于快速筛查宫颈肿瘤的模型。本发明所述的一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法，通过对PSO‑CNN算法进行优化，可以提高识别效果，从而可以更好的应用于快速筛查宫颈肿瘤。
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公开(公告)号：CN117315427A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311380426.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明为具体涉及一种基于双模光谱交互学习的高阶张量多模态融合方法和模型。一种基于双模光谱交互学习的高阶张量多模态融合方法，包括：S10：输入拉曼光谱和红外光谱数据；S20：通过高阶张量外积，所述的拉曼光谱与红外光谱数据进行非级联多模光谱融合表征；S30：计算正交性损失、重建损失、对抗损失，通过对所述的拉曼光谱特征和红外光谱特征进行独特的表征学习来弥补异质性差异。本发明所述的一种基于双模光谱交互学习的高阶张量多模态融合方法和模型，通过BHTF获得双模光谱信息的高阶交互融合特征有效实现多模态数据信息融合，并通过CMIL跨模态学习多模态数据间异质性，实现更准确的跨模态表示，提高了模型的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111540405B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010356861.9
申请日：2020-04-29
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了疾病基因预测技术领域，具体领域为一种基于快速网络嵌入的疾病基因预测方法，可以更有效地利用多种关联数据中的信息来预测疾病相关基因。其方法由四部分组成：(1)利用疾病‑基因、疾病‑表型、蛋白质‑蛋白质、基因‑GO关联等多种类型的关联数据构建异构网络；(2)采用快速网络嵌入方法提取疾病和基因的低维矢量表示；(3)使用低维矢量表示构建由疾病和基因组成的双层异构网络；(4)将异构网络传播应用于网络预测疾病相关基因。本方法有提高疾病基因预测能力方面的重要作用，并通过与最新算法的比较验证了本方法的优越性能。
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公开(公告)号：CN115859115A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211632120.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明为一种基于高斯分布的智能重采样技术。一种基于高斯分布的智能重采样技术，包括以下步骤：(1)判断原始数据是否平衡；(2)对不平衡的所述的原始数据进行密度因子和距离因子的计算后，合并为权重因子；(3)根据所述的权重因子计算权重概率，选择锚样本；(4)根据所述的锚样本生成少数类样本，以高斯分布的形式进行过采样；(5)再进行随机欠采样。本发明所述的一种基于高斯分布的智能重采样技术，以有效提高食品不平衡数据集的分类性能，从而有效解决食品计算中数据不平衡问题。
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公开(公告)号：CN115524321A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211239742.0
申请日：2022-10-11
Applicant: 新疆医科大学第三附属医院 , 新疆大学
Abstract: 本发明为一种AgNPs/PSB复合SERS基底及制备方法、乳腺癌的分类模型及建立方法。一种AgNPs/PSB复合SERS基底的制备方法，包括以下步骤：(1)采用p型掺硼单晶硅片，进行阳极电化学腐蚀，制备布拉格反射镜作为衬底；(2)采用浸镀法在所述的衬底上进行原位合成AgNPs后，进行热处理，得所述的AgNPs/PSB复合SERS基底。本发明所述的一种AgNPs/PSB复合SERS基底及制备方法、乳腺癌的分类模型及建立方法，在用于快速筛查乳腺癌具有潜力。
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公开(公告)号：CN113779630A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111057861.X
申请日：2021-09-09
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明为一种基于DICOM的CT医疗图像可逆脱敏方法。一种基于DICOM的CT医疗图像可逆脱敏方法，包括：S10：对基于DICOM标准协议的CT医疗图像的原始数据完成人工伦理审批；S20：采用数值变换和无效化的脱敏策略，对CT图像的部分数据进行不可逆脱敏；S30：将步骤S20处理后的CT图像数据采用可逆脱敏程序进行脱敏；S40：将步骤S30处理后的CT图像数据采用可逆脱敏程序进行解敏；S50：将解敏的正常数据与原始数据逐一比对结果。本发明所述的一种基于DICOM的CT医疗图像可逆脱敏方法，该脱敏方法准确有效，可以快速准确对基于DICOM的CT医疗图像进行可逆数据脱敏操作，并完成解敏后数据比对工作；保护了患者的隐私数据和CT医疗图像的数据质量，提高了人力和时间的效率。
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公开(公告)号：CN113592338A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110909891.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 新疆大学 , 新疆艾旗斯德检测科技有限公司
Abstract: 本发明为一种食品质量管理安全风险预筛查模型。一种食品质量管理安全风险预筛查模型，包括：(1)文本数据获取及预处理；(2)预处理后的文本数据编码向量化；(3)通过有监督的深度学习中注意力得分机制，判断食品安全危害程度。本发明所述的一种食品质量管理安全风险预筛查模型，是一种基于关联注意力机制的新型食品文本挖掘技术，利用消费者评论中每个词和unsafety标签的互信息，计算出每个词与食品安全危害的关联得分，再结合有监督的深度学习中注意力得分进一步挖掘消费者与危险食品的潜在互动，从而可以快速筛查潜在的食品安全问题。
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