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公开(公告)号：CN114220516B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111548154.0
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H15/00 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法，首先获取脑CT图像以及对应的医学报告数据并预处理；构建特征提取器，完成脑CT图像数据的编码，得到编码特征#imgabs0#以及断层块视觉特征#imgabs1#构建方位关键词预测器，用于提取脑CT图像数据I的方位关键词语义特征Fs；构建层级循环神经网络语言模型，该模型利用#imgabs2#以及Fs进行分层解码，逐句生成医学报告；训练并优化模型；对待预测脑CT进行预处理；利用方位关键词提取待预测脑CT的编码特征及断层块视觉特征；利用方位关键词提取语义特征；语言模型利用编码特征、断层块视觉特征以及语义特征逐句生成所预测的医学报告。
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公开(公告)号：CN114220516A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111548154.0
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法，首先获取脑CT图像以及对应的医学报告数据并预处理；构建特征提取器，完成脑CT图像数据的编码，得到编码特征以及断层块视觉特征构建方位关键词预测器，用于提取脑CT图像数据I的方位关键词语义特征Fs；构建层级循环神经网络语言模型，该模型利用以及Fs进行分层解码，逐句生成医学报告；训练并优化模型；对待预测脑CT进行预处理；利用方位关键词提取待预测脑CT的编码特征及断层块视觉特征；利用方位关键词提取语义特征；语言模型利用编码特征、断层块视觉特征以及语义特征逐句生成所预测的医学报告。
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公开(公告)号：CN113313199A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110685415.7
申请日：2021-06-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于弱监督注意力的脑CT医学报告自动生成的方法，涉及医学图像，计算机视觉和自然语言处理三个领域，设计了一种弱监督注意力机制WGAM明确地引导注意模型聚焦于病灶区域，从而提高医学报告生成的准确性。WGAM是一个层级结构，包括空间注意力和序列注意力两种注意力机制，其中空间注意力被梯度加权类激活映射算法弱监督以获得更好的注意力效果。设计了关键词驱动的交互循环网络KIRN作为语言生成模块生成脑CT医学报告，通过包含病灶位置信息的关键词信息激活语言生成模块的隐藏层状态，通过LSTMword和LSTMsen的动态交互提升生成脑CT影像报告生成的准确性。本发明首此探索脑CT医学报告自动生成的工作，并取得了有效性。
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公开(公告)号：CN113707278A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110999764.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H30/40 , G16H15/00 , G06T5/50 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及一种基于空间编码的脑CT医学报告生成方法，用于解决现有技术无法为脑CT图像生成准确的医学报告的问题。首先，构建数据集并进行预处理，得到序列脑CT图像特征和多尺度超像素特征两种特征；其次，通过编码模型MSSE对序列脑CT图像特征和多尺度超像素特征进行特征编码，从而得到包含脑CT空间信息的序列图像特征。然后采用解码模型SALD对包含脑CT空间信息的序列图像特征进行解码从而生成脑CT医学报告，SALD解码模型包含空间注意力和LSTM两个部分，空间注意力用于提取重要的序列图像特征，最终得到整个CT影像的图像特征；LSTM将整个CT影像的图像特征作为输入，最终生成脑CT医学报告。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313199B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202110685415.7
申请日：2021-06-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H15/00 , G16H30/20 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06F18/241 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种基于弱监督注意力的脑CT医学报告自动生成的方法，涉及医学图像，计算机视觉和自然语言处理三个领域，设计了一种弱监督注意力机制WGAM明确地引导注意模型聚焦于病灶区域，从而提高医学报告生成的准确性。WGAM是一个层级结构，包括空间注意力和序列注意力两种注意力机制，其中空间注意力被梯度加权类激活映射算法弱监督以获得更好的注意力效果。设计了关键词驱动的交互循环网络KIRN作为语言生成模块生成脑CT医学报告，通过包含病灶位置信息的关键词信息激活语言生成模块的隐藏层状态，通过LSTMword和LSTMsen的动态交互提升生成脑CT影像报告生成的准确性。本发明首此探索脑CT医学报告自动生成的工作，并取得了有效性。
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公开(公告)号：CN113707278B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110999764.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H30/40 , G16H15/00 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06N3/044 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及一种基于空间编码的脑CT医学报告生成方法，用于解决现有技术无法为脑CT图像生成准确的医学报告的问题。首先，构建数据集并进行预处理，得到序列脑CT图像特征和多尺度超像素特征两种特征；其次，通过编码模型MSSE对序列脑CT图像特征和多尺度超像素特征进行特征编码，从而得到包含脑CT空间信息的序列图像特征。然后采用解码模型SALD对包含脑CT空间信息的序列图像特征进行解码从而生成脑CT医学报告，SALD解码模型包含空间注意力和LSTM两个部分，空间注意力用于提取重要的序列图像特征，最终得到整个CT影像的图像特征；LSTM将整个CT影像的图像特征作为输入，最终生成脑CT医学报告。
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公开(公告)号：CN112614561A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011549376.X
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层级自注意力序列编码的医学报告生成方法，步骤(1)获取脑CT图像以及对应的医学报告数据并预处理；步骤(2)构建特征提取器；步骤(3)构建序列处理器，经过序列处理器之后，得到一个包含各个相邻断层块信息的图像特征编码VNSA以及基于整个病例的三维脑CT图像特征编码VSA；步骤(4)构建解码器；步骤(5)模型训练。深度学习在智能医疗的应用发展迅速，针对肺部的医学报告自动生成技术较为成熟，但针对脑CT的医学报告自动生成的研究与发明空缺。本方法搭建的模型实现了三维脑CT数据的编码，将这种编码与图像描述领域中的语言模型相结合，实现了CT影像的医学报告自动生成。
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公开(公告)号：CN202259383U
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN201120101074.6
申请日：2011-04-08
Applicant: 北京工业大学 , 镇江恒兴源节能科技有限公司 , 山西黄河防腐绝热工程有限公司
CPC classification number: Y02P70/521
Abstract: 本实用新型公开了一种硅晶片激光改性设备系统，属于激光设备技术领域。由三个子系统构成：第一个子系统由激光器与控制激光器的计算机连接和光路转换系统构成独立的激光打击系统；第二个子系统真空室系统由真空室、垫板、真空泵及介质气体瓶构成；第三个子系统移动平台系统由移动平台、移动平台控制器、计算机构成；真空室分别与真空泵和介质气瓶连通，真空室放在移动平台上，真空室内放有垫板，移动平台与移动平台控制器相连接，移动平台控制器与操纵移动平台控制器的计算机连接。本实用新型可以可靠、快捷地对硅晶片进行激光改性(定点打击或移动打击)，所获得的改性晶片之光电转换效率有明显提高。
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公开(公告)号：CN2091183U
公开(公告)日：1991-12-25
申请号：CN91203188.3
申请日：1991-03-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 金属丝喷涂枪是一种金属热喷涂工具，本实用新型的气体混合部由套在喷嘴外且与空气帽盖紧配合的空气帽、与喷嘴咬合的导丝管、套在导丝管外的喷嘴座，套在喷嘴座外且一端与空气帽盖咬合而另一端与导丝管相套的圆形外盖和密封垫圈组成，在圆形外盖下开有空气、氧气和乙炔通道，氧气通道引射小管的中心线与圆形外盖内凹形圆槽的中心圆相切。其优点是加大了对乙炔的吸力，减少了回火现象，它还采用调速电机以用于不同材质的金属丝。
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