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公开(公告)号：CN118521563A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410759435.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用基于噪声鲁棒学习的尘肺X射线鉴别系统，包括样本划分模块和半监督对比分类模块。在样本划分中提出了一种噪声滤波器，可以可靠地区分信息量大的困难样本与有害噪声样本，完成样本划分；在半监督对比分类中，利用所有样本进行训练，对无标签样本实施一致性正则化，并采用对比学习作为补充，通过无监督特征学习挖掘隐藏在噪声样本中的有用信息，进一步抑制噪声样本的干扰。本发明通过整合噪声滤波和半监督对比学习技术，有效提高了噪声标签数据环境下的尘肺病鉴别准确性和鲁棒性，减轻了模型对有噪声样本的过度拟合，同时还降低了对专业医生依赖度，有助于提高尘肺筛查的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118969238A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410759029.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实和脑电图的轻度认知障碍诊断和检测系统，包括虚拟现实测试模块、数据预处理与去噪模块、基于投票策略的决策融合模块。虚拟现实测试包含三个基本测试：注意力测试、深度感知测试和工作记忆测试；数据预处理与去噪模块用于清洗数据和去除脑电信号中常见的生理伪迹和非生理伪迹；基于投票策略的决策融合模块利用投票策略，融合不同测试的决策结果，实现更精确的诊断。本发明通过融合虚拟现实测试和测试中的脑电图数据实现了精确的轻度认知障碍诊断，提高了轻度认知障碍患者的诊断效率，使轻度认知障碍患者可以及时进行干预治疗，降低轻度认知障碍患者演变为痴呆等疾病的概率。
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公开(公告)号：CN118629629A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410757363.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 中北大学
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实的多模态特征智能检测轻度认知障碍的系统，该系统包括以下模块：获取数据模块，包括每个认知任务下的生理信号、语音信号以及数字化认知参数的多模态认知数据；基于多模态数据的预处理模块，分别对生理信号、语音信号和数字化认知参数进行预处理；基于多模态的特征提取和选择，以获得更加全面的数据表征，从而更好地反映数据的复杂性和多样性；基于特征层和决策层双重融合的分类模块，通过多模态特征融合从不同角度获取信息，同时以权重的形式体现不同认知测试对MCI诊断的影响，实现MCI疾病的风险生成；本发明能直接对轻度认知障碍进行定量分析和定性描述，辅助神经科医生诊断。
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公开(公告)号：CN118538360A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410759142.X
申请日：2024-06-13
Applicant: 中北大学
IPC: G16H20/10 , G16H20/90 , G16H50/70 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征交互的序列到序列处方生成系统，包括症状编码器模块、关键词编码器模块、全域属性特征编码器模块、多特征交互双线性池融合模块和处方解码器模块；全域属性特征编码器模块可以捕获输入症状文本的全局语义信息，生成全局语义特征向量；多特征交互双线性池融合模块可以有效融合不同维度维度和信息密度的特征数据，以生成具有高信息度的特征向量；处方解码器模块则整合来自各模块的信息，解码并生成适当的处方。本发明使得中医医师能够有一套标准的参考体系，有效降低了医师主观判断带来的误差，保障了处方的精确性与实用性，并推动智能化中医处方技术的发展，促进中医智能化技术的进步。
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