公开(公告)号：CN116010944A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310295479.5

申请日：2023-03-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王光宇 ,  蒋泽宇 ,  刘晓鸿 ,  张平

IPC: G06F21/55 ,  G06N20/20

Abstract: 本公开提供了一种联邦计算网络保护方法及相关设备，包括：检测联邦计算网络中是否存在恶意攻击行为；响应于存在恶意攻击行为，执行物理隔离手段、虚拟化逻辑隔离手段及加密手段中的至少之一进行保护，得到第一保护结果，根据预设的评估标准判断所述第一保护结果是否成功；响应于所述第一保护结果为保护失败，执行入侵检测手段、病毒查杀手段、沙箱手段及补丁手段中的至少之一进行保护，得到第二保护结果，根据所述预设的评估标准判断所述第二保护结果是否成功；响应于所述第二保护结果为保护失败，利用联邦学习防御模型进行保护。本公开受人体免疫机制启发，实现了对未知恶意攻击的防御，对联邦计算网络进行安全保护，保障联邦学习的网络安全。

公开(公告)号：CN115239838A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210943208.1

申请日：2022-08-08

Applicant: 清华大学 ,  北京邮电大学

Inventor： 陈挺 ,  王光宇 ,  韩荣 ,  刘晓鸿

IPC: G06T11/00 ,  G06N20/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种医学图像的生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将获取到的待检测数据输入到预先训练完成的目标生成对抗模型中的目标生成器中；通过目标生成器，基于待检测数据和目标生成器中的至少两个数据仿射变换参数，确定至少两个待检测特征；获取目标生成器中与各数据仿射变换参数分别对应的目标生成网络层，并针对每个目标生成网络层，将与目标生成网络层对应的待检测特征输入到目标生成网络层中；将目标生成器中的最后一个生成网络层输出的待检测医学图像作为虚拟医学图像。本发明实施例解决了现有的生成对抗模型中的生成网络层无法精确控制语义特征的问题，提高了虚拟医学图像的分辨率。

公开(公告)号：CN116364224A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310157916.7

申请日：2023-02-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王光宇 ,  王昱昊 ,  张靖岳 ,  张平 ,  刘晓鸿

IPC: G16H15/00 ,  G16H30/40 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种结构化医疗影像报告生成方法及相关设备，包括：接收医疗影像信息，将所述医疗影像信息输入至解剖结构定位网络，得到第一影像信息，所述第一影像信息包括第一目标框；将所述医疗影像信息输入至疾病定位网络，得到第二影像信息，所述第二影像信息包括第二目标框；将所述第二影像信息输入至细粒度属性预测网络，输出至少一个标签信息，所述标签信息为对病灶类型进行描述的信息；根据所述第一目标框、所述第二目标框及所述至少一个标签信息构建知识图谱，依据所述知识图谱生成结构化医疗影像报告。本公开实现了人工智能技术与实际医疗情况的结合，辅助医疗数据管理，减小不同医院不同医生书写医疗影像报告的差异性。

公开(公告)号：CN116362323A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310157917.1

申请日：2023-02-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王光宇 ,  田海江 ,  张平 ,  刘晓鸿

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的局部模型的构建方法、装置及相关设备，所述方法包括利用每个客户端对教师模型进行迭代训练，直至教师模型收敛为止；利用每个客户端对第二学生模型进行训练，得到收敛的第二学生模型，并将收敛的第二学生模型的参数发送至服务器端；利用服务器端对聚合模型进行参数替换，对参数替换后的聚合模型进行迭代训练，直至参数替换后的聚合模型收敛为止；利用服务器端对第一学生模型进行训练，得到收敛的第一学生模型，并发送至每个客户端；利用每个客户端对收敛的第一学生模型进行参数调整，将调整后的第一学生模型作为每个客户端的局部模型，解决了现有技术中在联邦学习过程中服务器端与客户端的通信开销过高的技术问题。

公开(公告)号：CN116304675A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310049181.6

申请日：2023-02-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王光宇 ,  杨宇宁 ,  张平 ,  刘晓鸿

IPC: G06F18/214

Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的模型训练方法、电子设备及存储介质。其中，应用于本地客户端的方法包括：响应于一轮训练开始，获取初始本地模型以及初始全局模型，其中，初始本地模型为上一轮训练中更新完成后的本地模型，初始全局模型为上一轮训练中中心服务器返回的全局模型；利用本地数据集、初始本地模型以及初始全局模型，并基于对比学习更新初始本地模型；将更新完成后的本地模型的本地模型参数发送至中心服务器；接收中心服务器返回的全局模型，一轮训练结束。本申请提供的方法利用对比学习判断数据相似度的思想，解决本地客户端数据集的异构问题，提高模型在训练完成后的性能。

公开(公告)号：CN116090458A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211644112.1

申请日：2022-12-20

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王光宇 ,  杜宗鑫 ,  张平 ,  刘晓鸿

IPC: G06F40/295 ,  G06N5/025

Abstract: 本申请提供了医学信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质，同时利用实体和基于文本特征提取模型得到的文本特征，充分利用医学显式知识和医学隐式知识，获取适用于信息抽取任务的更为鲁棒的表示，提高医学信息抽取任务的性能。

公开(公告)号：CN116052907A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211627477.3

申请日：2022-12-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王光宇 ,  王赞 ,  张平 ,  刘晓鸿

IPC: G16H80/00 ,  G16H50/20 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供一种问诊方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取目标用户的至少一个主诉信息；根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断；所述假设诊断包括诊断结果和所述诊断结果的概率值；所述查询诊断模型包括查询子模型和诊断子模型；根据所有所述假设诊断计算得到目标结果；返回所述目标结果。通过所述方法可以有效提高问诊的准确率。

公开(公告)号：CN115272152A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210943216.6

申请日：2022-08-08

Applicant: 清华大学 ,  北京邮电大学

Inventor： 陈挺 ,  王光宇 ,  韩荣 ,  刘晓鸿

IPC: G06T5/50 ,  G06N3/08 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种对抗医学图像的生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于卷积参数数据、获取到的上一医学图像和与上一医学图像对应的上一扰动噪声，确定当前医学图像；基于当前医学图像、参考神经网络模型和上一扰动噪声，确定当前扰动噪声；将当前医学图像作为上一医学图像以及将当前扰动噪声作为上一扰动噪声，并返回执行基于上一医学图像、上一扰动噪声和卷积参数数据，确定当前医学图像的操作；在当前迭代次数满足预设次数阈值的情况下，将当前扰动噪声作为目标扰动噪声，并基于目标扰动噪声以及与测试神经网络模型对应的原始医学图像，确定对抗医学图像。本发明实施例解决了基于现有对抗攻击方法确定的扰动噪声大的问题。