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公开(公告)号：CN114512188B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210274125.8
申请日：2022-03-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G16B25/10 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蛋白质序列位置特异性矩阵的DNA结合蛋白识别方法，包括：S1、参数初始化；S2、构建DNA结合蛋白序列信息；S3、采用位置特异性得分矩阵表示蛋白质序列；S4、对位置特异性得分矩阵进行归一化，得到改进后的位置特异性得分矩阵；S5、输入卷积神经网络；S6、将卷积神经网络的输出结果输入至双向长短时记忆网络；S7、采用时间分布稠密层对不同存储单元生成的隐藏特征进行加权；S8、将稠密层的输出输入到Flatten层；S9、将改进后的位置特异性得分矩阵输入随机森林模型得到对特定蛋白质序列的决策结果；S10、将步骤S8的输出和步骤S9的决策结果输入评分层，按照设定的权重进行最终的预测评分。本发明提高了预测的性能和准确率。
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公开(公告)号：CN115661454A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211320016.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种用于病理图像分割的双端层次化的特征融合方法，包括：S1、将整个全视野数字切片分成切片小块，并行放入全局编码器和局部编码器中；S2、在全局编码器中，块嵌入层将切片分割成不重叠的补丁，将特征维度映射到维度转换后的特征通过连续的Swin Transformer块和块合并层在各个阶段以生成分层的全局特征表示；S3、在局部编码器中，Stem层生成补丁特征，通过ConvNeXt块和下采样层在各个阶段以生成相应的分层局部特征表示；S4、在解码器中，借助全局‑局部融合模块GLFusion和跳越连接，获取双分支同一层次的全局粗粒度信息和局部细粒度信息；S5、获得图像的像素级分割，并合并所有切片块分割结果以恢复最终的WSI的肿瘤分布图。本发明具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114664449A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210400531.4
申请日：2022-04-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的糖尿病ICU患者死亡风险预测方法，包括：S1、按照设定标准采集糖尿病ICU患者的ICU数据；S2、将采集的ICU数据导入至数据库中，并取出糖尿病ICU患者的生命特征数据；S3、将采集的ICU数据以及生命特征数据中不符合规范的数据删除；S4、构建基于逻辑回归算法的预测模型、基于决策树算法的预测模型、基于随机森林算法的预测模型和基于混合双向LSTM的模型；S5、将步骤S3处理后的ICU数据以及生命特征数据输入至步骤S4中的模型进行模型训练和迭代训练，并选择最优模型；S6、将糖尿病ICU患者的基本信息和患者生命特征数据输入至最优模型中预测死亡风险。本发明能起到早期预警的效果，从而改善糖尿病ICU患者的治疗情况。
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公开(公告)号：CN114972746B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210387736.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率重叠注意力机制的医学影像分割方法，基于多分辨率重叠注意力机制构建了一个具有跳跃连接的对称编码器‑解码器体系结构，编码器实现了从局部到全局的注意力机制，解码器将全局特征逐渐上采样到相应的输入分辨率；并且提出了跨尺度扩展层模块来实现上采样和特征维度的增加，最终通过分割头部模块实现像素级语义分割。本发明利用Transformer注意力机制和跳跃连接，充分利用全局上下文特征和各层次精细的语义信息，在全局和局部层次大大提高医学影像分割精度。
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公开(公告)号：CN114938382B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210551138.5
申请日：2022-05-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于联盟区块链的电子病历安全可控共享方法。本发明首先通过链上链下协同方式实现数据安全可靠存储，然后通过多关键字可搜索加密技术和条件代理重加密技术实现对数据检索和安全可控共享。本发明可以解决不同医疗机构间电子病历难共享以及共享过程中存在隐私泄露、病人无法进行控制等问题，相比于其他方案，本发明在存储共享过程中更好保护了病人电子病历的隐私性和完整性，能够有效抵抗恶意攻击和合谋攻击。同时，本发明在数据共享方面有效减少了病人端的密钥管理成本和计算开销，使得共享更加灵活与高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114938382A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210551138.5
申请日：2022-05-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于联盟区块链的电子病历安全可控共享方法。本发明首先通过链上链下协同方式实现数据安全可靠存储，然后通过多关键字可搜索加密技术和条件代理重加密技术实现对数据检索和安全可控共享。本发明可以解决不同医疗机构间电子病历难共享以及共享过程中存在隐私泄露、病人无法进行控制等问题，相比于其他方案，本发明在存储共享过程中更好保护了病人电子病历的隐私性和完整性，能够有效抵抗恶意攻击和合谋攻击。同时，本发明在数据共享方面有效减少了病人端的密钥管理成本和计算开销，使得共享更加灵活与高效。
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公开(公告)号：CN116580848A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310538812.0
申请日：2023-05-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G16H50/70 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于多头注意力机制的分析癌症多组学数据方法，包括：S1、对癌症多组学数据进行数据收集和预处理；S2、采用监督的多头注意力模型完成癌症多组学数据的分类任务；S3、采用基于多头注意力机制的解耦对比学习模型学习完成癌症多组学数据的聚类任务。本发明在分类任务和聚类任务上同时获得较好的效果，可以与临床信息的分析癌症的发病机理。
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公开(公告)号：CN115527204A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211145469.5
申请日：2022-09-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了人工智能和生物信息学技术领域的一种框架辅助肝癌组织全幻灯片的肿瘤微环境分析方法，该框架辅助肝癌组织全幻灯片的肿瘤微环境分析方法包括以下步骤：对肝癌组织的全幻灯片图像进行数据收集和预处理；使用多标签诊断框架辅助全幻灯片图像完成分类任务；使用多标签诊断框架辅助全幻灯片图像完成分割任务。该框架辅助肝癌组织全幻灯片的肿瘤微环境分析方法通过深度学习技术的多标签诊断框架对肝癌组织全幻灯片图像。
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公开(公告)号：CN114972746A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210387736.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率重叠注意力机制的医学影像分割方法，基于多分辨率重叠注意力机制构建了一个具有跳跃连接的对称编码器‑解码器体系结构，编码器实现了从局部到全局的注意力机制，解码器将全局特征逐渐上采样到相应的输入分辨率；并且提出了跨尺度扩展层模块来实现上采样和特征维度的增加，最终通过分割头部模块实现像素级语义分割。本发明利用Transformer注意力机制和跳跃连接，充分利用全局上下文特征和各层次精细的语义信息，在全局和局部层次大大提高医学影像分割精度。
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公开(公告)号：CN114512188A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210274125.8
申请日：2022-03-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蛋白质序列位置特异性矩阵的DNA结合蛋白识别方法，包括：S1、参数初始化；S2、构建DNA结合蛋白序列信息；S3、采用位置特异性得分矩阵表示蛋白质序列；S4、对位置特异性得分矩阵进行归一化，得到改进后的位置特异性得分矩阵；S5、输入卷积神经网络；S6、将卷积神经网络的输出结果输入至双向长短时记忆网络；S7、采用时间分布稠密层对不同存储单元生成的隐藏特征进行加权；S8、将稠密层的输出输入到Flatten层；S9、将改进后的位置特异性得分矩阵输入随机森林模型得到对特定蛋白质序列的决策结果；S10、将步骤S8的输出和步骤S9的决策结果输入评分层，按照设定的权重进行最终的预测评分。本发明提高了预测的性能和准确率。
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