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公开(公告)号：CN117153418B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311421223.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H50/70 , G06N3/094 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开一种抗后门攻击的智能早产儿视网膜病变分类预测方法，包括以下步骤：获取患儿电子病历文书数据，并对患儿电子病历文书进行预处理，得到样本数据；以带有诊断标签的样本数据作为输入，以及以早产儿视网膜病变类别作为输出，建立基于深度学习的分类预测模型；使用字符级别的触发器对分类预测模型注入权重后门攻击，形成被投毒模型，利用LoRA算法微调被投毒模型的权重，并根据被投毒模型输出的置信度识别中毒样本和干净样本，最后结合对抗训练进一步提升分类预测模型的抗攻击性。本发明的有益效果是：从数据层面和模型训练层面多维度的抵御后门攻击，保证分类预测模型的安全性。
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公开(公告)号：CN116259422A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310233482.4
申请日：2023-03-13
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H70/20 , G16H50/50 , G16H50/70 , G16H50/20 , G16H15/00 , G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟数据增强的眼科疾病诊疗意见生成方法、系统、介质和设备，该方法的步骤包括：获取医疗文本数据并进行预处理；构建语料库，基于语料库预训练BERT模型；基于BERT模型进行多标签文本分类，输出对应的疾病分类；将医疗文本数据训练集根据不同的疾病种类进行划分，得到训练子集；采用Seq2seq结构构建眼科疾病的诊疗意见生成模型；基于训练子集训练诊疗意见生成模型；构建并训练双塔结构的眼科疾病诊疗意见生成模型；将医疗文本数据输入至训练后的双塔结构的眼科疾病诊疗意见生成模型，输出眼科疾病诊疗意见。本发明能够有效扩增训练样本的特征空间，提升眼科疾病诊疗意见的生成质量。
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公开(公告)号：CN117153418A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311421223.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H50/70 , G06N3/094 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开一种抗后门攻击的智能早产儿视网膜病变分类预测方法，包括以下步骤：获取患儿电子病历文书数据，并对患儿电子病历文书进行预处理，得到样本数据；以带有诊断标签的样本数据作为输入，以及以早产儿视网膜病变类别作为输出，建立基于深度学习的分类预测模型；使用字符级别的触发器对分类预测模型注入权重后门攻击，形成被投毒模型，利用LoRA算法微调被投毒模型的权重，并根据被投毒模型输出的置信度识别中毒样本和干净样本，最后结合对抗训练进一步提升分类预测模型的抗攻击性。本发明的有益效果是：从数据层面和模型训练层面多维度的抵御后门攻击，保证分类预测模型的安全性。
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公开(公告)号：CN116259422B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310233482.4
申请日：2023-03-13
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H70/20 , G16H50/50 , G16H50/70 , G16H50/20 , G16H15/00 , G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟数据增强的眼科疾病诊疗意见生成方法、系统、介质和设备，该方法的步骤包括：获取医疗文本数据并进行预处理；构建语料库，基于语料库预训练BERT模型；基于BERT模型进行多标签文本分类，输出对应的疾病分类；将医疗文本数据训练集根据不同的疾病种类进行划分，得到训练子集；采用Seq2seq结构构建眼科疾病的诊疗意见生成模型；基于训练子集训练诊疗意见生成模型；构建并训练双塔结构的眼科疾病诊疗意见生成模型；将医疗文本数据输入至训练后的双塔结构的眼科疾病诊疗意见生成模型，输出眼科疾病诊疗意见。本发明能够(56)对比文件CN 115392259 A,2022.11.25CN 114530223 A,2022.05.24CN 112608925 A,2021.04.06CN 112164446 A,2021.01.01CN 113257410 A,2021.08.13CN 112185564 A,2021.01.05康莉.基于知识图谱的心血管病问答系统的研究与实现《.中国优秀硕士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》.2021,(第02期),第E062-22页.汪晨等.基于深度学习和遥感影像的松材线虫病疫松树目标检测《.南京师大学报》.2021,第44卷(第03期),第84-89页.
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