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公开(公告)号：CN119251248A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411773791.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域。提供了一种基于深度学习的口腔根管治疗充填质量评估方法及系统，获取口腔根管治疗的X射线牙片图像；将牙齿的空间信息转为频域信息存储到第一深度学习模型的损失函数中，采用第一深度学习模型进行X射线牙片图像中的根管治疗部分牙齿的分割，根据分割结果采用第二深度学习模型得到根管治疗效果分类结果；本发明将牙齿的空间信息转换为频域信息，并将其存储到损失函数中，有助于分割模型更加准确地识别牙齿的边界信息，从而提高了分割的精度和鲁棒性，有助于实现自动、准确地根管治疗充填质量的评估。
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公开(公告)号：CN119028592A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514572.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 山东大学齐鲁医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及智能急救技术领域，具体的是基于列线图和注意力模型的心血管病预后预测方法及系统，方法包括：S1：数据接入、收集与预处理；S2：使用注意力模型生成患者的预后预测；S3：构建急性心血管病患者预后预测列线图；S4：实时预测与系统部署。系统包括数据获取模块、数据处理模块、预测模块、操作模块以及更新模块；本发明提供了一种将注意力模型和列线图相结合对急性心血管病患者预后相关因素评分的分析模型，有助于提高预测准确性、解释性和个性化治疗指导，进而促进临床决策效率和未来研究的发展。
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公开(公告)号：CN118430816B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410881068.9
申请日：2024-07-03
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态融合与大语言模型的数字结构化访谈处理方法，属于数据处理技术领域。在预设的提问范式下，获取被访谈对象的多模态数据；对多模态数据中的每种模态数据分别进行特征提取，将提取到的特征转换为低秩特征矩阵，进而得到融合特征矩阵；对被访谈对象的回答音频进行文本转化并对转化后的文本进行预处理；将得到的融合特征矩阵与预处理后的文本描述进行空间嵌入，并生成提示词；根据提示词以及经访谈语料微调的大语言模型，生成新的提问范式，根据新的提问范式向被访谈对象提问并生成新的提示词，循环往复，直至访谈结束；本发明提高了访谈真实性。
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公开(公告)号：CN118410404B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410850359.1
申请日：2024-06-28
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于数据包头的网络加密流量分类方法及系统，获取原始网络流量，分离出数据包的头部信息，经预处理后转换为结构化数据，并基于训练完毕的加密流量分类模型，得到数据包分类结果；基于训练完毕的加密流量分类模型，得到数据包分类结果的具体过程为：提取结构化数据中，每个特征的重要程度，将不同的特征与相应的重要程度相乘，得到特征重标定后的结构化数据，基于特征重标定后的结构化数据得到分类结果。以特征重标定与长短期记忆网络组合的方式对加密流量进行分类，数据包头部的每个特征和模型的权重参数是能够对应起来，既能够提高模型的分类性能还有利于后续对的优化和改进。
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公开(公告)号：CN118861795A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410785848.3
申请日：2024-06-18
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/241 , H04L9/40 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于时间序列转换的Tor流量检测分类方法及系统，本发明将网络流量在会话水平上建模为高维时间序列，针对时间序列具有周期性的特点，根据主要周期将时间序列转换为二维张量，另外，基于时间序列多周期的特点，将二维张量中的行视为时间序列，重复此操作，将二维张量中的行向量继续转换为二维张量，提高时间序列数据的表达能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117942079B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410353505.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 山东大学
IPC: A61B5/16 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于状态评估技术领域，提供了一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法及系统，获取用户测试时的生理参数和视频数据；将生理参数依时间序列按照行列顺序拓展为二维信号，将视频数据按行列顺序展开为一维数据，形成多模态数据；提取多模态数据的统计域、时域和频域特征；进行统计域、时域和频域特征的融合；提取融合后的特征的深层特征，基于所述深层特征，利用引入多头自注意力机制的分类模型对深层特征进行分类。本发明利用多维感知与融合方法对被试的多模态数据进行了高效融合，对被试者的情绪智力进行分类，提高了情绪智力分类的准确性和客观性。
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公开(公告)号：CN118394947A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410864792.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/242 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，本发明公开了一种文本情感分析方法、系统、存储介质及设备，包括：通过文本情感分类模型，得到文本所属情感分类；其中，文本情感分类模型的训练和评估步骤包括：基于图形处理器内存和训练速度确定批样本数量；采用训练集对预训练语言模型进行训练，且在训练过程中，根据拟合程度调整训练轮数，且在每轮训练结束后，采用验证集对预训练语言模型进行验证，若验证结果优于上一轮的验证结果，则保存本轮预训练语言模型；对于最后一轮保存的预训练语言模型，采用测试集进行评估，将评估结果满足条件的预训练语言模型，作为文本情感分类模型。实现了文本情感分析任务准确率的提升，且提高了模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN114283127B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111524363.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提出了一种多模态信息指导的医学图像分割系统及图像处理方法，基于文本信息的指导进而更新视觉图像特征表示，然后通过门控融合模块将多模态特征进行融合，建立了文本和图像这两种模态信息之间的联系，使用文本指导图像分割，两种模态信息相互作用，而不是简单的将文本信息和图像信息融合，较高层的特征为底层特征提供全局和语义指导，底层特征为较高层的特征提供局部和更精细的信息，使用文本指导图像分割，两种模态信息相互作用，提高了图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN117064446B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311322255.5
申请日：2023-10-13
Applicant: 山东大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明涉及血管重建技术领域，公开了基于血管内超声的血管动态三维重建系统，系统包括：超声设备，用于采集待测血管内的超声信息；处理器，连接所述超声设备，所述处理器，包括：数据处理模块，用于将血管内超声信息，生成模拟图像序列；门控帧提取模块，用于从模拟图像序列中提取门控帧图像，得到门控帧图像序列；缺失帧生成模块，用于对门控帧图像序列，进行时序特征提取，生成缺失帧图像序列；三维重建模块，用于基于门控帧图像序列和缺失帧图像序列，得到三维重建图像。不仅可以有效的去除血管内超声中的运动伪影问题，还可以对提取关键帧后的血管内超声序列进行缺失帧补偿，最后基于心脏运动周期实现了心脏血管的动态三维重建。(56)对比文件李锦欣. 基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建.中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）.2022,E060-12.
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公开(公告)号：CN117100318A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311327922.9
申请日：2023-10-13
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，针对手动调整超声探头的方法对操作者的依赖性强的问题，提供了一种超声探头导航方法、系统、介质及设备，包括：对心脏超声切面进行识别，并进行心脏超声切面的分类，得到心脏超声切面所属的类别；计算心脏超声切面参数，并与标准切面的参数对比，判断心脏超声切面是否为标准切面，若是，则输出心脏超声切面及其所属的类别；否则，将被试人的所有人体关键点的自由度数值，与标准切面的采集所需的所有人体关键点的自由度数值进行比对，利用每个自由度上的差值信息，判断超声探头在每个自由度上需要移动的角度和距离。让经验较少的使用者较为轻松的获取高质量的超声心动图切面，减轻了医生负担。
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