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公开(公告)号：CN110619960B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910854792.1
申请日：2019-09-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于中药配伍数据挖掘技术领域，公开了一种基于监督学习框架的中药配伍禁忌预测方法，首先收集配伍禁忌和药物属性数据，构建配伍禁忌学习基础模型，并验证药物属性与中药配伍禁忌之间的隐含关系，从经典古籍中提取药物属性作为模型的监督信息；然后结合基础模型与约束项构建中药配伍禁忌学习模型，优化模型参数；最后利用该模型进行配伍禁忌关系预测。本发明能够对药物之间的配伍禁忌关系进行建模，通过引入药物功效和性味属性以及属性之间的关系，构建中药配伍禁忌学习模型。本发明从一个新的角度揭示中药配伍禁忌的关系，大大减少医学实验空间，提高配伍禁忌识别的效率。
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公开(公告)号：CN111681389B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010536817.6
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离的老年人跌倒行为检测方法，包括以下步骤：S1、在家中安装kinect音频传感器，采集音频样本数据集；S2、将音频样本数据集进行动作类别标注，得到原始音频数据集；S3、对原始音频数据集进行标准化和白化处理，得到标准音频数据集；S4、根据标准音频数据集，建立盲源分离模型，进行盲源分离，得到独立信号源；S5、根据独立信号源，提取短时能量特征；S6、根据短时能量特征，通过阈值法判断老年人跌倒行为；本发明解决了基于非负矩阵分解的盲源分离方法，多通道的联合方法存在传感器数量多、计算量大以及频谱信息丢失的问题。
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公开(公告)号：CN110575177B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910853832.0
申请日：2019-09-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明属于三维步态分析技术领域，公开了一种基于马氏距离的步态分类与量化方法，包括：以正常关节角度为参考模板，计算样本j第i个关节角度异常指标disti，j；计算样本各关节角度异常指标，将样本j各关节角度的异常指标dist1，j，...，distN，j组合成向量，作为样本j的异常指标向量distj＝(dist1，j，...，distN，j)；学习各关节角度之间的相关性，得到马氏矩阵∑，计算样本异常指标向量distj与正常人参考步态向量之间的马氏距离，得到样本整体步态异常指标；以样本j的异常指标向量distj作为样本的特征向量，结合马氏矩阵∑，使用SVM分类器对样本步态进行分类。
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公开(公告)号：CN111914655A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010639354.6
申请日：2020-07-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著信号子段提取的脉象分类方法，S1：采集脉搏信号，并进行预处理，得到c个脉搏信号训练样本；S2：定位显著脉搏信号子段位置指示向量；S3：构建多模态距离特征向量；S4：采用最邻近分类器对脉搏信号进行分类，完成基于显著信号子段提取的脉象分类。本发明的脉象分类方法无需对脉搏信号进行周期分割，从脉搏信号中提取具有区分力的子段，避免信息冗余并能加速后续计算过程。通过构建信号子段的多模态距离特征向量能够实现特征信息互补，有助于提高脉搏信号分类准确率，实现脉象的自动识别，为医师脉诊提供辅助决策，提取的脉搏信号子段可提供可解释的结果，用于临床进一步分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111724897A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010537531.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种运动功能数据处理方法及系统，包括：采集电子病历系统中运动功能和中风偏瘫的初次评估结果和末次评定结果，对所述初次评估结果和末次评定结果进行缺失数据删除和数据统一预处理操作，得到预处理结果数据集；将所述预处理结果数据集进行顺序拼接得到一维向量；将所述一维向量输入LSTM模型得到预测的末次评定结果，将所述预测的末次评定结果与采集的末次评定结果产生的误差进行反向传播训练所述LSTM模型的网络参数，得到预测模型；将新采集的初次评估结果通过S1进行预处理并通过S2生成一维向量后输入预测模型，得到预测的末次评定结果。采用改进的长短期记忆网络有效解决仅有初评结果数据集可能会出现的震荡。
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公开(公告)号：CN111696674A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010536344.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G16H10/60 , G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种电子病历的深度学习方法及系统，S1：采集电子病历系统中多个患者的专科查体结果与评估结果得到电子病历数据集，将所述电子病历数据集进行缺失数据删除和数据表达统一预处理操作；S2：将进行预处理操作后的电子病历数据集进行词向量转化操作得到电子病历词向量表示；S3：采用双向GRU网络和注意力机制构建模型，并将所述电子病历词向量表示输入所述模型进行训练得到预测模型；S4：将新采集的电子病历数据通过步骤S1，S2进行预处理和词向量表示后，输入所述预测模型，得到预测结果；考虑不同词语及不同句子对结果预测的影响力不同，采用词层面和句子层面多层次注意力模型进行特征提取，提高预测准确率。
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公开(公告)号：CN111540475A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010336891.3
申请日：2020-04-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于半监督学习技术的中医治法规律挖掘方法，应用于大数据处理领域，针对现有的中医治法规律挖掘准确度低的问题，本发明首先在标记医案集上训练3个逻辑回归分类器；然后根据训练的3个分类器预测无标记医案对应的治法标签；最后使用多数投票机制选择最终的预测结果；本发明通过最大化三个分类器的差异性，有效降低分类错误率；并且从症状、证候及病因病机三个角度出发考虑了对中医治法结果的影响，该方法更符合中医背景下的治法理论，使得所得结果具有可靠的理论依据。
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公开(公告)号：CN111538913A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010336906.6
申请日：2020-04-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开一种艾滋病防控知识宣教的个性化推荐方法，应用于大数据处理领域，针对现有技术的推荐结果精准性不高的问题，本发明在协同过滤推荐算法基础上，利用KL散度解决由于数据稀疏性导致不同维度数据不能利用的问题，有效处理了传统推荐算法的数据稀疏性问题；在选择聚类中心时有效地区分不同的宣教内容，同时，距离模型打破了经典几何距离方法(如欧几里德距离)的对称模式，并考虑了宣教内容之间不同评级数的影响，以强调其不对称关系，相比于现有技术可提高推荐精准性。
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公开(公告)号：CN111524571A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010434146.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐方法，包括以下步骤：S1、将患者电子病历中的查体与评估结果的文本信息进行预处理；S2、将患者电子病历中的查体与评估结果中的词语、句子、文档用向量的方式表示；S3、基于文档向量对神经网络模型进行训练，得到个性化治疗方案推荐模型；S4、将新患者电子病历的查体与评估结果进行数据统一表达、分词及文本过滤处理后进行文档向量表示，输入个性化治疗方案推荐模型，得到推荐的个性化治疗方案。本发明将患者电子病历中的评估与查体信息看为一个文档，将个性化治疗方案推荐过程转化为一个多标签分类问题，能够根据患者的查体结果与评估结果推荐个性化治疗方案，为医师提供辅助决策，减轻医生负担。
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