公开(公告)号：CN118969065A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411158582.6

申请日：2024-08-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 万厚源 ,  刘文裕 ,  吴思奇 ,  刘彬

IPC: G16B15/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G16B40/00 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种药物‑蛋白质结合亲和力预测方法，包括：获取多模态的药物‑蛋白质数据，将其输入训练好的亲和力预测模型，得到预测值；所述亲和力预测模型的训练过程包括：获取多模态的药物‑蛋白质数据，将其输入特征提取模块，得到多模态的药物‑蛋白质特征；将多模态的药物‑蛋白质特征进行拼接，得到初始综合特征表示；将初始综合特征表示输入应用记忆模块的动态注意力模块，得到最终的综合特征；将最终的综合特征输入预测模块，得到预测结果；根据预测结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数；本发明通过注意力权重记忆机制利用历史注意力权重动态的对多模态特征进行融合，提高了预测模型的性能。

公开(公告)号：CN119516114A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411652196.2

申请日：2024-11-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘彬 ,  詹波 ,  刘文裕 ,  吴俊

IPC: G06T17/00 ,  G06T11/00 ,  G06T5/70

Abstract: 本发明属于CT图像处理领域，具体涉及一种基于三维扩散模型的CT图像重建方法及相关装置，所述方法包括采用医疗CT扫描仪获取三维CT体素数据，并对所述三维CT体素数据进行预处理；采用体素级重建算法从预处理后的三维CT体素数据中提取出医学对象表面点云，生成三维稀疏点云数据；采用3D高斯泼溅技术对三维稀疏点云数据处理，使用预训练后的三维高斯核转换为三维高斯分布数据；采用三维扩散模型对所述三维高斯分布数据逐步添加高斯噪声，并逐步去除高斯噪声，生成重建三维高斯分布数据；采用渲染技术将重建三维高斯分布数据投影到二维平面，生成二维CT重建图像。本发明结合了3D高斯泼溅技术和三维扩散模型的优势，能够在低剂量CT成像条件下实现高效、实时且去噪的医学图像重建，同时有效解决重建过程中可能出现的白色漂浮物伪影问题。