公开(公告)号：CN115064262B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210642798.4

申请日：2022-06-08

Applicant: 华侨大学

Inventor： 洪欣 ,  林融杰 ,  邹泓维 ,  王威茂 ,  杨晨晖 ,  朱雅仪

IPC: G16H50/20 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于长短时记忆的阿尔兹海默症病程预测方法，包括：对脑部影像数据进行脑区形态特征提取，得到特征预处理数据，然后将所述特征预处理数据进行时序预处理，得到时序预处理数据；将所述时序预处理数据按照病例进行分组，每一个分组包括同一个病例的多次检查的预处理数据并按时间顺序排序，得到时间序列特征数据；根据深度神经网络的方法通过所述时间序列特征数据中第N次和第N+1次的检查影像对第N+2次影像的状态预测。阿尔兹海默症发展的病程较长，随着时间的推移慢慢出现症状，疾病预测有利于早期的介入治疗，延缓疾病发展过程。本发明提供的方法解决了阿尔兹海默症病程的状态预测问题，为医生的影像诊断提供有效的预测诊断辅助。

公开(公告)号：CN117238516A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311130631.0

申请日：2023-09-04

Applicant: 华侨大学

Inventor： 洪欣 ,  王威茂

IPC: G16H50/70

Abstract: 本发明公开了基于多标签特征的糖尿病并发症危险因素挖掘方法及系统，方法包括：S1，对糖尿病并发症数据集进行数据清洗，得到预处理数据，预处理数据包括特征数据和标签数据；S2，构建目标函数，初始化特征权重W；S3，计算特征权重W的行二范数的倒数构建对角矩阵D，利用倒数构建对角矩阵D更新特征权重W；交替更新特征权重W和权重对角矩阵D，直至得到令目标函数收敛的最优特征权重W0；对最优特征权重W0值排序，得到特征的重要性排序，挖掘糖尿病并发症危险因素。本发明通过构建最小二乘法函数，增加特征和标签约束以及稀疏正则化，结合并发症相关性和特征相关性，并且去除了不相关的特征，有效挖掘糖尿病并发症以及特征信息。

公开(公告)号：CN115064262A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210642798.4

申请日：2022-06-08

Applicant: 华侨大学

Inventor： 洪欣 ,  林融杰 ,  邹泓维 ,  王威茂 ,  杨晨晖 ,  朱雅仪

IPC: G16H50/20 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于长短时记忆的阿尔兹海默症病程预测方法，包括：对脑部影像数据进行脑区形态特征提取，得到特征预处理数据，然后将所述特征预处理数据进行时序预处理，得到时序预处理数据；将所述时序预处理数据按照病例进行分组，每一个分组包括同一个病例的多次检查的预处理数据并按时间顺序排序，得到时间序列特征数据；根据深度神经网络的方法通过所述时间序列特征数据中第N次和第N+1次的检查影像对第N+2次影像的状态预测。阿尔兹海默症发展的病程较长，随着时间的推移慢慢出现症状，疾病预测有利于早期的介入治疗，延缓疾病发展过程。本发明提供的方法解决了阿尔兹海默症病程的状态预测问题，为医生的影像诊断提供有效的预测诊断辅助。