公开(公告)号：CN116108919A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310104418.6

申请日：2023-02-13

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 林博 ,  王晶 ,  岳伟 ,  尹建伟

IPC: G06N3/098 ,  H04L67/01 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于相似特征协作的个性化联邦学习方法和系统，应用于客户端和服务器，服务器用于管理至少两个客户端，每一客户端上具有局部模型及局部数据集，方法包括：(1)服务器接收各客户端发送的局部类级特征向量集；(2)服务器根据局部类级特征向量集，基于各客户端的聚合权重生成客户端的个性化类级特征向量集；(3)每个客户端从服务器上下载对应的个性化类级特征向量集，在其局部数据集上进行训练更新其局部模型，获得局部类级特征向量集；(4)重复步骤(2)‑(3)直至所有客户端平均训练损失不再下降。本发明可以改善因数据异构导致的局部模型性能下降，同时兼顾模型异构、通信成本以及可解释的参与者贡献评价等问题。

公开(公告)号：CN118629627A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410722446.9

申请日：2024-06-05

Applicant: 杭州市第三人民医院(杭州市惠民医院、浙江中医药大学附属杭州第三医院) ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 张祖勇 ,  林博 ,  张洁 ,  王晶 ,  殷嘉懿

IPC: G16H50/20 ,  G16H15/00 ,  G16H50/70 ,  G06F18/22 ,  G06F18/241 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态对比训练的带状疱疹人工智能辅助鉴别方法，包括如下步骤：步骤一，将采集到的某个患者EMG信号进行预处理；步骤二，将步骤一中预处理完成的EMG信号输入到EMG编码器内；步骤三，将诊断报告文本扩展成完整的句子；步骤四，将步骤三预处理完成的报告文本句子输入文本编辑器内；步骤五，进行对比训练；步骤六，将步骤五训练好的诊断模型在PHN和普通神经痛的二分类任务上评估模型性能。本发明的基于跨模态对比训练的带状疱疹人工智能辅助鉴别方法，能够最大限度地提高配对EMG信号与诊断报告文本之间的相似性，同时最小化EMG信号与其他患者诊断报告之间的相似性。

公开(公告)号：CN116741270A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310562744.1

申请日：2023-05-18

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 林博 ,  岳伟 ,  王晶 ,  尹建伟

IPC: G16B20/50 ,  C12Q1/6886 ,  G16B30/10 ,  G16H50/70 ,  G16H10/40 ,  G16H10/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种肺癌患者生存相关标志物的挖掘方法，包括如下步骤：步骤一，获得LUAD和LUSC样本的表达谱数据，然后进行预处理，筛选出与生存显著相关的lncRNA和mRNA；步骤二，基于mRNA构建PPI网络，通过不同的机器学习算法进一步筛选出特征基因；步骤三，基于特征基因构建样本的生存状态分类模型；步骤四，通过PPI网络和不同机器学习获得的特征基因筛选代表性分子靶标。本发明的肺癌患者生存相关标志物的挖掘方法，通过步骤一至步骤四的设置，便可简单有效的实现生存相关标志物的挖掘。