公开(公告)号：CN114119571A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111441273.6

申请日：2021-11-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王树林 ,  王晓杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于双路三维卷积神经网络的肺结节检测方法，其发明内容主要包括：(1)对肺部CT数据进行预处理，得到候选肺结节数据；(2)对预处理数据进行数据增强，得到样本数据集；(3)将样本数据集按照比例划分为训练集和测试集，将训练集利用定义的双路三维卷积神经网络结构进行训练，再将测试集输入训练后的网络模型中检测，输出肺结节检测结果。本发明是通过将CT肺部影像自动分割后，提取肺结节区域并利用双路三维卷积的神经网络建模，对候选肺结节区域进行检测，并且相较于其他方法提高了结节检测的召回率和平均准确率。

公开(公告)号：CN110136113A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910399732.5

申请日：2019-05-14

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  程敏霞 ,  李非 ,  王力 ,  杨亚宁 ,  周德山 ,  李肯立 ,  毕夏安 ,  唐卓 ,  蒋洪波 ,  王树林 ,  高亦博

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机视觉及机器学习技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的阴道病理图像分类方法。本发明包括步骤：使用上采样方法，得到类别平衡的阴道病理图像数据集；利用数据增强方法扩增阴道病理图像数据集；利用扩增的阴道病理图像数据集对图像分类卷积神经网络进行训练；利用交叉熵损失函数，结合BP算法对图像分类卷积神经网络进行网络参数更新；通过训练后的最优图像分类卷积神经网络对输入图像进行分类。本发明避免了传统特征提取方法的局限，如：高度依赖于医护人员的经验知识，耗费大量的时间和精力完成，提取出有区分性的高质量特征也往往存在一定的困难，而且准确率低，本发明借助于卷积神经网络，实现阴道病理图像的高精度分类。

公开(公告)号：CN114093425A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111429635.X

申请日：2021-11-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王树林 ,  邹航

IPC: G16B30/10 ,  G16B40/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及生物信息学中的数据挖掘领域，具体涉及一种融合异构网络与图神经网络的lncRNA与疾病关联预测方法。其发明内容主要包括：(1)收集相关数据；(2)计算疾病的语义相似性，疾病的靶标相似性、lncRNA的序列相似性、lncRNA的功能相似性(3)利用DDSsem、LLSfun、LDA、LMA、DMA构造异构网络net1；利用DDStar、LLSseq、LDA、LMA、DMS构造异构网络net2。(4)构造带有注意力机制的神经网络模型，编码器部分通过GCN提取网络中拓扑结构特征，使用注意力机制融合节点间、图间、层间的特征。(5)构建BP神经网络并训练。(6)利用训练好的BP神经网络做预测；(7)进行实验验证预测模型的性能。

公开(公告)号：CN112712851A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202110051412.8

申请日：2021-01-15

Applicant: 湖南大学

Inventor： 马鹤菡 ,  王树林

IPC: G16B20/20 ,  G16B20/50 ,  G16H50/80

Abstract: 本发明生物信息学领域，公开了一种基于递归社区检测的癌症驱动模块预测方法，通过过滤和筛选处理突变数据，结合数据构建网络，在目标网络进行加权方案的设定和计算。接着采取递归社区检测的方法进行癌症驱动模块的初步划分。然后对划分后的网络重新构建，基于大小和连通性标准划分种子叶子模块对子网络进行拆分扩展，最终获得癌症驱动模块的集合。本发明实现了对癌症驱动模块的有效预测，具有十分重要的推广应用价值。

公开(公告)号：CN110084626A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910381347.8

申请日：2019-05-08

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  胡星 ,  李肯立 ,  龙承念 ,  骆嘉伟 ,  蒋洪波 ,  王树林 ,  卢新国 ,  张磊 ,  杨佳敏

IPC: G06Q30/00 ,  G06F16/22 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/2458 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于区块链的疫苗生产监管方法，通过对疫苗生产过程中的数据采集，将疫苗生产的培养、收获、超滤、灭活、纯化过程以及相应的无菌检查、病毒滴定实验、灭活验证实验、原液检定的相关参数和结果保存，同时以区块链交易的形式保存对应信息的哈希结果并发送到监管机构。在完成疫苗生产，申请批签发时将本批次疫苗的各交易信息打包为一个区块，并写入生产企业信息后发送给监管机构，监管机构完成疫苗检定同时检查保存的疫苗生产信息，并比对生产信息哈希结果与区块内各交易的哈希信息，检查无误后将区块广播写入链内，本发明实现了对疫苗生产过程的监管并保护了生产企业的商业隐私，具有十分重要的推广应用价值。

公开(公告)号：CN109712717A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811615318.5

申请日：2018-12-27

Applicant: 湖南大学

Inventor： 雷佳伟 ,  王树林

IPC: G16H50/70 ,  G16B25/10

Abstract: 本发明涉及本发明涉及生物信息学中的数据挖掘，具体涉及一种通过miRNA-基因调控模块识别癌症相关的miRNA的方法。本发明的方法包括基因表达数据的差异比较；基因表达数据和miRNA表达数据的处理；miRNA-基因交互矩阵的构建；miRNA-基因相关系数的计算，获取miRNA-基因相关矩阵，对miRNA进行模糊聚类；合并miRNA-基因交互矩阵的构建、miRNA-基因相关矩阵，计算基因与各个miRNA类的绝对平均相关度，根据绝对平均相关度将基因逐一加入miRNA类中，构建miRNA-基因调控模块；在每个模块中计算miRNA的相关度，根据相关度对其进行排序。其主要流程如图1所示。本发明可用于获取癌症相关的miRNA以研究其在癌症发展发生过程中的作用机理，筛选癌症早期诊断所用的miRNA生物标记，获取癌症靶向治疗中所需的靶标等。