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公开(公告)号：CN115471450A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210911089.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州大学附属第二医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T17/00 , G06T19/20 , G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种基于医学影像的物理模型构建方法及装置，包括：先基于目标医学影像的体素数量及体素强度值，对目标医学影像进行分割，获取各个三维体素模型以及对应的类别；再基于各个三维体素模型的对应类别，获取各个三维体素模型对应的物理性质参数，进而基于各个三维体素模型及各个三维体素模型对应的物理性质参数，建立目标医学影像对应的仿真的物理模型，解决了现有技术均采用统一的模板对生物软组织进行建模，无法真实反映患者的实际物理性质的问题，通过精细化的分析与分类，自动的构建一套个性化的物理模型，且该物理模型在物理性能上与真实人体具有高度一致性。
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公开(公告)号：CN104809236B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201510237163.6
申请日：2015-05-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的一种基于微博的用户年龄分类方法及系统，包括：获取待测用户，待测用户为未提供年龄信息的微博用户；获取待测用户的微博文本；对待测用户的微博文本进行分词处理，得到待测文本词组，并按照预设规则对待测文本词组进行转换，得到待测特征向量；将待测特征向量作为预先建立的最大熵分类器的输入值，得到测试结果；利用测试结果确定待测用户的用户年龄类型。本申请通过获取待测用户的微博文本，对其进行相关处理后利用最大熵分类器获取测试结果，以根据该测试结果确定其用户年龄类型，由此，将待测用户自身所发表的微博文本作为依据，利用最大熵分类器进行测试，能够使得所确定的待测用户的用户年龄类型更加准确，且，能够实现通用性。
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公开(公告)号：CN118072100A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410273226.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州大学附属第一医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及影像数据处理技术领域，公开了一种基于磁共振成像的分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标对象的磁共振成像图像，并从磁共振成像图像中提取出感兴趣脑区图像；计算感兴趣脑区图像对应的灰质体积特征、皮层厚度特征以及表面积特征；利用串行融合算法将灰质体积特征、皮层厚度特征以及表面积特征进行串行拼接，得到目标特征向量；将目标特征向量输入到预先训练好的分类器模型中，得到目标对象的磁共振成像图像对应的分类结果，本发明通过从磁共振成像图像中提取出感兴趣脑区图像进行分析，将灰质体积特征、皮层厚度特征及表面积特征拼接得到特征向量，输入到分类器模型，进行分类，向工作人员提供辅助诊断依据。
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公开(公告)号：CN104778283B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201510236383.7
申请日：2015-05-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的一种基于微博的用户职业分类方法和系统，包括：获取预设数量的第一用户，第一用户为已经提供职业信息的微博用户；获取每个第一用户的职业信息和微博文本；依据第一用户的职业信息对第一用户进行分类，利用分类后得到的结果确定每个第一用户的职业类型；将每个第一用户的微博文本分别进行分词处理，得到第一文本词组；利用第一文本词组构成分别与每个第一用户的微博文本对应的第一特征向量，并利用第一用户的职业类型及第一特征向量构建最大熵分类器；利用最大熵分类器对第二特征向量进行处理，得到与第二特征向量对应的微博文本所属的第二用户的职业类型。由此，能够准确获知未知职业信息的微博用户的职业类型。
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公开(公告)号：CN104778283A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510236383.7
申请日：2015-05-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的一种基于微博的用户职业分类方法和系统，包括：获取预设数量的第一用户，第一用户为已经提供职业信息的微博用户；获取每个第一用户的职业信息和微博文本；依据第一用户的职业信息对第一用户进行分类，利用分类后得到的结果确定每个第一用户的职业类型；将每个第一用户的微博文本分别进行分词处理，得到第一文本词组；利用第一文本词组构成分别与每个第一用户的微博文本对应的第一特征向量，并利用第一用户的职业类型及第一特征向量构建最大熵分类器；利用最大熵分类器对第二特征向量进行处理，得到与第二特征向量对应的微博文本所属的第二用户的职业类型。由此，能够准确获知未知职业信息的微博用户的职业类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115239677A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210911231.2
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州大学附属第二医院
Abstract: 本申请公开了一种医学影像的分割方法、装置及计算机设备，包括：获取目标医学影像的点击位置，以该点击位置为中心，向外获取多条等角度的射线及每条射线上的等间距体素的距离测度值，以该距离测度值基础，以点击位置为中心，进行多次分割，获取目标连接区域、目标分割区域及球面凸包区域的并集区域，进而确定该点击位置所对应的组织器官的最终的分割结果。解决了由于现有技术的缺失，亟需一种新的医学影像的分割方法以解决手动分割费时费力、效率低下的问题，在手动点击的基础上，利用无监督、无需训练的智能化方法，最大程度的实现了点击区域的边缘自动识别和分割，显著提高了手动分割的效率，并保留了手动分割的高兼容性、高准确性。
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公开(公告)号：CN104809236A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510237163.6
申请日：2015-05-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明提供的一种基于微博的用户年龄分类方法及系统，包括：获取待测用户，待测用户为未提供年龄信息的微博用户；获取待测用户的微博文本；对待测用户的微博文本进行分词处理，得到待测文本词组，并按照预设规则对待测文本词组进行转换，得到待测特征向量；将待测特征向量作为预先建立的最大熵分类器的输入值，得到测试结果；利用测试结果确定待测用户的用户年龄类型。本申请通过获取待测用户的微博文本，对其进行相关处理后利用最大熵分类器获取测试结果，以根据该测试结果确定其用户年龄类型，由此，将待测用户自身所发表的微博文本作为依据，利用最大熵分类器进行测试，能够使得所确定的待测用户的用户年龄类型更加准确，且，能够实现通用性。
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公开(公告)号：CN105243094A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510577403.7
申请日：2015-09-11
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/353
Abstract: 本发明提供一种基于微博文本和个人信息的用户职业分类方法及系统，所述方法包括以下步骤。收集指定数量第一用户的微博文本和个人信息，并根据第一用户的个人信息获得其职业类型，并将所述第一用户的个人信息作为第一训练样本。根据第一用户的职业类型字段，对第一用户的微博文本和个人信息进行标注，并将标注好的微博文本和个人信息进行分词处理后作为第二训练样本。利用所述第一训练样本及第二训练样本分别构建第一最大熵分类器及第二最大熵分类器，并利用所述第一最大熵分类器及第二最大熵分类器对第二用户进行分类并融合，并根据融合结果确定所述第二用户职业类型。如此，有效提高微博用户职业分类的准确率。
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公开(公告)号：CN104794241A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510236580.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于情绪倾向性的新闻分类方法及系统，该方法包括：利用预先构建的与多种内容一一对应的多个基分类器，分别对待分类新闻的相应内容进行分类，得到每个基分类器的分类结果；将每个基分类器的分类结果依据情绪倾向类别相应地进行融合，得到最终分类结果；根据最终分类结果，对待分类新闻进行情绪倾向判定，得到待分类新闻含有的情绪倾向类别；其中，情绪倾向判定为，判定待分类新闻是否含有用户看到待分类新闻时产生的情绪倾向，判定结果表明待分类新闻含有的情绪倾向，所以使用判定结果，即可以得到待分类新闻含有的情绪倾向类别，实现了基于情绪倾向性对新闻进行分类的目的，从而改善了用户浏览新闻时的用户体验。
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