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公开(公告)号：CN113539435A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111090208.3
申请日：2021-09-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的脑功能配准方法，该方法以被试特定认知功能态下的脑功能活动信号为输入，以脑图模型为基础，将高维的脑功能影像数据映射到二维时间序列矩阵，构建图卷积神经网络模型用以区分不同的认知功能状态，同时利用荟萃分析方法生成脑激活分布先验图辅助预测每个被试特异性的脑功能激活模式，两者结合起来实现将每个被试的脑功能影像数据映射到可适用于大规模群体的共享表征空间，最终实现个体间精准的脑功能对齐。本方法不仅可以增强群体上的统计检验的效应量，减少脑认知功能研究中所需被试样本数，节省临床研究成本，同时在共享表征空间中生成的图表征信息还可以用于精准预测被试的脑功能状态和行为学指标。
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公开(公告)号：CN113255585A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110695521.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩空间学习的人脸视频心率估计方法，首先获取人脸视频，然后构建用于人脸视频心率估计的神经网络；所述神经网络包含特征提取模块、色彩空间变换层和心率估计模块；所述特征提取模块采用多层皮肤区域选择方法提取人脸视频的特征图，所述色彩空间变换层通过学习得到，将提取的特征图映射到合适的色彩空间中，所述心率估计模块为估算心率的深度神经网络；最后将获取的人脸视频输入到构建并训练完成的用于人脸视频心率估计的神经网络中得出估算的心率。本发明首次使用色彩空间变换的方式进行人脸视频的心率估计，对比传统色彩空间降低了误差，提升了预测准确度。
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公开(公告)号：CN110347798B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910629843.0
申请日：2019-07-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统，该系统包括知识图谱选择模块、知识图谱翻译模块和结果展示模块；本发明利用自然语言生成技术将知识图谱转换为自然语言文本，方便领域专家在不了解知识图谱的源代码和软件的基础上，在使用知识图谱前，对于其领域的知识图谱有准确、深入且全面的了解。同时每一个短句与知识图谱本身对应的源代码相关联，如果发现知识图谱存在的冗余和错误信息，可以及时对其进行纠正，且该方法通用性较强。本发明利用可视化方法进一步加快领域专家对于知识图谱的理解。
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公开(公告)号：CN112530594B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110179779.8
申请日：2021-02-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积生存网络的血透并发症长期风险预测系统，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、学习预测模块和结果展示模块；本发明利用卷积神经网络处理多维度的血透时序特征；卷积神经网络结合Cox比例风险假设，提出卷积生存网络；在利用卷积生存网络的基础上，采用Breslow估计基准风险函数，计算患者的长期风险变化情况。本发明可以充分利用医学研究中常见的截尾数据；应用卷积神经网络的主体架构，便于可视化分析，做出具有可解释性、具有启发性的结果；可以预测患者长期的风险变化情况。
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公开(公告)号：CN112102317B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011268110.8
申请日：2020-11-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于无锚框的多期相肝脏病灶检测方法及系统，本发明首次使用无锚框方法进行多期相肝脏病灶的检测，避免参数的手工调节问题，极大提升检测效率；本发明提出全尺度连接循环深层聚合检测网络，通过该网络可以充分结合浅层、深层特征，同时保留浅层特征信息，提升网络对病灶多尺度特征的学习能力；本发明提出循环特征连接模块，通过该模块可以结合多期相每个尺度的特征，提取该尺度多期相动态变化模式，进一步提升多期相图像中对病灶的检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112102937A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011270972.4
申请日：2020-11-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种慢性病辅助决策的患者数据可视化方法及系统，本发明通过构建慢性病知识图谱，并结合患者静态数据和动态数据构建患者在超平面的管理数据模型图，再将其投影至二维平面。比较患者信息模型在二维平面图上特征之间的欧式距离和标准特征之间的距离差异，结合路径节点概念以及概念间的属性关系，生成并推荐管理方案。融合患者信息模型和慢性病知识图谱可以充分运用各个特征的语义信息，在二维平面上以位置、颜色等方式全面、系统地展示各个风险因素的重要性以及关联。通过几何位置评估患者慢病管理的效果，然后利用路径制定个性化的患者健康管理方案，帮助患者从多个维度提升慢病管理能力。
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公开(公告)号：CN111312401A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010038223.2
申请日：2020-01-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多标签学习的体检后慢性疾病预后系统，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、基础预测模型构建模块和本地预测模块；数据获取模块用于获取体检用户的体检数据；基础预测模型构建模块用于构建针对体检场景的多标签学习模型；本地预测模块包括本地模型训练单元和预测单元，本地模型训练单元将训练好的本地预测模型固化至本地预测模块内，预测单元输出对多个慢性疾病发生情况的预测预后指数，最终获得慢病未来预期发生时间。本发明系统使用多标签学习方法，能够对慢性疾病并发情况下的内部关系进行提取，更加符合慢性疾病高并发性的特点，能够更好地完成对未来慢性疾病发生情况的准确预测。
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公开(公告)号：CN110362586A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910629257.6
申请日：2019-07-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统及方法，该系统包括用于协同各医疗中心模型参数与异步计算的云端服务器和用于对数据开展本地高性能计算的医疗中心客户端；其中云端服务器包括参数管理器和任务调度器；本发明将参数共享机制和异步通信机制通过云端服务器的参数管理器和任务调度器连接管理，共同应用到多中心医学数据协同计算；能够满足医疗中心数据与云端服务器的安全隔离，充分保护医疗中心患者数据的隐私性；同时相比直接同步交换数据计算结果有效减少计算等待时间，大幅提高多中心协同处理的分析效率和数据处理能力。
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公开(公告)号：CN110349652A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910629798.9
申请日：2019-07-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种融合结构化影像数据的医疗数据分析系统，该系统包括影像信息结构化模块、融合与预处理模块、机器学习算法模块，本发明基于Spark和Hadoop实现的分布式数据分析平台，针对医学影像数据难以和医疗电子病历中结构化数据融合分析的难点，利用影像信息结构化模块通过计算机视觉技术对医学影像数据分析并进行关键信息的结构化转化，融合电子病历系统中同一病人的其他诊断信息、人口统计学信息等结构化数据，通过数据预处理模块进行缺失值处理和分类型数据转化，结合机器学习算法模块进行数据分析和结果可视化，形成高效率的医疗数据分析系统，提高多种类多维度医疗数据的利用率，可满足研究人员不同的课题研究需求。
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公开(公告)号：CN120047835A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510536283.X
申请日：2025-04-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/10 , G06F16/51 , G06F16/535 , G06T3/4007 , G06T5/90 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于全球多光谱遥感影像的矿物指数计算方法和系统，属于图像数据处理技术领域。本方法包括：获取原始遥感影像数据并解析元数据；基于元数据，对原始遥感影像数据进行筛选，剔除无效数据；对遥感影像数据进行重采样切片；进行数据预处理，将重采样切片后的数据转化为能够直接计算矿物指数的数据；进行影像镶嵌和影像匀色，将同一地理区域内不同遥感影像切片整合为单一、连续的图像，并减少切片间的色差，得到全球一张图；基于全球一张图，计算矿物指数指标。本发明实现了数据自动筛选、数据预处理、遥感镶嵌和匀色到最终矿物指数计算的全流程，避免了传统软件面临的存储、内存等压力；还用查找表的方式，极大地节约计算时间。
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