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公开(公告)号：CN111820902A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010606588.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京科技大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于活动度特征的踝关节韧带损伤智能决策系统，属于智能辅助决策技术领域。所述系统包括：采集模块，用于采集损伤组与对照组中受试者的足踝部运动信息；构建模块，用于分别构建损伤组与对照组的距下关节活动度特征空间；生成模块，用于构建深度卷积生成式对抗网络，利用所述距下关节活动度特征空间中真实的距下关节活动度特征，扩展生成损伤组与对照组的距下关节活动度特征；决策模块，用于构建长短时记忆网络，利用损伤组与对照组真实的活动度特征与扩展生成的活动度特征组成训练集对长短时记忆网络进行训练，得到踝关节韧带损伤智能决策模型。采用本发明，能够实现小样本采集条件下的踝关节韧带损伤智能、精准的决策。
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公开(公告)号：CN117731243B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410182882.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于步态数据特征的足部运动损伤辅助诊断方法及系统，该方法包括：数据预处理、步态数据特征空间构建、损伤辅助诊断及其有效性验证；本发明解决了现有足部运动损伤诊疗中存在的智能、精准的诊断方法短缺之问题；在受试者足部运动信息采集的基础上，基于海德堡足部测量方法对自然行走过程中关节的活动度进行精细化描述，建立足部损伤的步态数据特征空间，实现针对足部运动损伤的辅助诊断；该方法与系统为量化、综合、便捷的足部损伤诊断提供了一种新型有效的智能辅助工具，同时，也为足部康复辅具研制、下肢外骨骼机器人研发等相关领域的研究与应用提供了必要的人体测量学依据。
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公开(公告)号：CN111820902B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010606588.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京科技大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于活动度特征的踝关节韧带损伤智能决策系统，属于智能辅助决策技术领域。所述系统包括：采集模块，用于采集损伤组与对照组中受试者的足踝部运动信息；构建模块，用于分别构建损伤组与对照组的距下关节活动度特征空间；生成模块，用于构建深度卷积生成式对抗网络，利用所述距下关节活动度特征空间中真实的距下关节活动度特征，扩展生成损伤组与对照组的距下关节活动度特征；决策模块，用于构建长短时记忆网络，利用损伤组与对照组真实的活动度特征与扩展生成的活动度特征组成训练集对长短时记忆网络进行训练，得到踝关节韧带损伤智能决策模型。采用本发明，能够实现小样本采集条件下的踝关节韧带损伤智能、精准的决策。
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公开(公告)号：CN117731243A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410182882.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于步态数据特征的足部运动损伤辅助诊断方法及系统，该方法包括：数据预处理、步态数据特征空间构建、损伤辅助诊断及其有效性验证；本发明解决了现有足部运动损伤诊疗中存在的智能、精准的诊断方法短缺之问题；在受试者足部运动信息采集的基础上，基于海德堡足部测量方法对自然行走过程中关节的活动度进行精细化描述，建立足部损伤的步态数据特征空间，实现针对足部运动损伤的辅助诊断；该方法与系统为量化、综合、便捷的足部损伤诊断提供了一种新型有效的智能辅助工具，同时，也为足部康复辅具研制、下肢外骨骼机器人研发等相关领域的研究与应用提供了必要的人体测量学依据。
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公开(公告)号：CN119888761A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411965529.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/146 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了基于空间语义增强的医学文档语义实体识别方法及系统，该方法包括：通过OCR技术检测医学文档中的文本区域，提取文本内容及其边界框坐标信息；基于文本框之间的空间几何关系，计算文本框之间的距离和角度，并将这些空间语义特征与文本隐藏状态进行融合，构建时空特征矩阵；通过多头注意力机制，将融合后的几何和文本特征进行深度交互，进一步强化模型对文本间语义关系的理解；将增强后的特征输入到分类头，用于准确识别和分类语义实体。本方案通过引入空间语义信息，使模型能够更好地理解文档中文本的空间布局，显著提升了复杂医学文档中多类别语义实体识别的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119128676A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411123120.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/082 , G10L25/63 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种多模态情感识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：通过交叉注意力机制将第一文本模态特征与第一图像模态特征进行融合，生成融合注意力的图像特征，通过交叉注意力机制将第一文本模态特征与第一语音模态特征进行融合，生成融合注意力的语音特征；将融合注意力的语音特征、融合注意力的图像特征、第一文本模态特征送入多层Transformer编码器中进行学习，生成第二语音模态特征、第二图像模态特征、第二文本模态特征，并基于所述第二语音模态特征、所述第二图像模态特征和所述第二文本模态特征进行情感识别，实现了较精准的多模态情感识别。
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公开(公告)号：CN118674212A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410787162.8
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种打车需求预测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取打车需求原始序列；将其划分为具有多个均衡打车需求数据区间的打车需求等级序列；将打车需求等级序列自适应转换为具有多个打车需求词元的打车需求词元序列；构建图结构，并基于图结构建图神经网络模块；构建打车需求预测模型；利用打车需求词元序列以及各个打车需求词元对应的打车需求类型作为标签的训练数据对打车需求预测模型进行训练；获取实时打车需求词元序列；将实时打车需求词元序列输入至训练后的打车需求预测模型，输出下一时刻的打车需求类型；根据打车需求等级序列将打车需求类型转换为下一时刻的打车需求。提升打车需求预测准确性，优化交通系统。
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公开(公告)号：CN111047551B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201911073929.6
申请日：2019-11-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于U‑net改进算法的遥感影像变化检测方法及系统，该方法包括：对遥感影像进行预处理，然后将预处理后的不同时相的遥感影像进行整合得到输入图像；基于改进的U‑net网络，对输入图像进行下采样编码和上采样解码；最后根据分析结果输出影像是否发生变化的二值图像。本发明将语义分割方向的网络结构运用于变化检测领域，并引入残差学习机制使得编码器可快速收敛且加深网络层数，同时使用ASPP加强网络对图像特征的感知能力，使得算法在精度和效率上都能保持在较高水平，同时具有较强的鲁棒性。适用于遥感影像的变化检测领域的同时也可推广到其他领域，具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109065173B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810751261.5
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种知识路径的获取方法。其中，该方法包括获取待寻知识路径的初始节点，其中，初始节点是症状信息和/或患者基本信息，知识路径由多个节点构成，节点是与症状信息和/或患者基本信息相关联的概念层特征；确定待寻知识路径的终点，其中，终点是根据症状信息和/或患者基本信息寻径得到的概念层特征阴或阳；通过贪心算法在初始节点与终点之间进行寻径获得多个知识路径；通过特征优化对多个知识路径进行筛选获得预定数量的待寻知识路径，解决了现有技术在进行案例推理时由于中医症状的数据存在问题导致不能高效分析中医数据的技术问题，达到了高效和准确的分析中医数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN109389086B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811174109.1
申请日：2018-10-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种检测无人机影像目标的方法和系统。其中，该方法包括：判断目标的参考帧与当前帧的差异值是否超过阈值，其中，参考帧是当前帧的相邻前帧；如果差异值超过阈值则提取参考帧和当前帧各自的特征；通过光流网络模型将参考帧的特征传递到当前帧；将当前帧与从参考帧传递过来的特征按照不同的预设权重进行组合成为增强特征，其中，权重在特征通道中为固定不变的空间权重；检测增强特征得到目标检测与识别的结果和语义分割的结果。本发明解决了现有技术在对无人机影像进行目标检测与识别时存在处理精度与效率不能兼顾的技术问题。
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