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公开(公告)号：CN117689017A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311621873.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 吉林大学 , 长春通达数据技术有限责任公司
IPC: G06N5/022 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种皮肤肿瘤数据知识图谱的建立方法，属于皮肤肿瘤数据处理技术领域，本发明目的是解决现有的知识图谱尚不能应用于皮肤肿瘤数据资源的处理与提取的问题，本发明的步骤包括：收集皮肤肿瘤原始数据并将所得数据存储在数据库中；制定皮肤肿瘤数据资源的知识体系；通过命名实体识别，将数据库中的数据以文本形式按照所定义标签分类在文本序列中标注出来；通过关系抽取方法抽取实体之间的语义关系，将标注出的命名实体进行关联，获得皮肤肿瘤数据知识图谱。本发明中将深度学习技术和知识图谱技术互相融合，深度学习能从无结构文本自动抽取实体关系等结构化知识的性能，为不断完善大规模知识图谱提供支持。
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公开(公告)号：CN119833150A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510312239.0
申请日：2025-03-17
Applicant: 吉林大学第一医院
IPC: G16H50/30 , G16H20/30 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , A61B5/11 , A61B5/389 , A61B5/00 , A61B8/08 , A61B5/107
Abstract: 本发明涉及康复评价技术领域，尤其涉及一种基于多尺度数据特征融合的痉挛和挛缩评价方法和系统。方法包括：采集临床脑卒中后痉挛和挛缩患者的生物力学、表面肌电、肌骨超声以及临床信息等数据；对数据进行预处理，包括链式方程多重填补、标签编码、归一化处理、特征拼接、数据变换和数据增强；构建基于CNN网络、多尺度特征融合和自注意力机制结合的深度学习模型，依次包括第一、二、三特征提取模块以及特征融合模块和分类模块；将经预处理的数据输入模型中进行训练，通过多轮迭代优化模型参数，获得痉挛评价深度学习模型；将待评估的数据输入到模型中，输出评估结果。优点在于：有效捕捉局部特征，捕捉全局依赖关系，提升模型分类和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118379730B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410468002.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 吉林大学 , 长春通达数据技术有限责任公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06T7/00 , G16H10/60
Abstract: 本发明提出了一种基于聚类分析算法的皮肤基底细胞癌细粒度分型方法，本发明将收集的多源、多模态、海量的皮肤基底细胞癌数据和kmeans聚类方法结合，通过迭代计算将数据划分为K个不重叠的聚类，为挖掘皮肤基底细胞癌细粒度分型提供了可行性方案。通过细粒度分型，医生可以更加精确地了解皮肤基底细胞癌患者的疾病状态，为皮肤基底细胞癌的精准医学提供重要支持，帮助医生选择更加适合患者的针对性的治疗方案，提高治疗效果并减少不必要的副作用，还有助于监测疾病的复发和转移情况，及时发现并采取相应的干预措施，为医学研究和临床实践提供新的工具和方法。
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公开(公告)号：CN119560131A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411611775.2
申请日：2024-11-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基底细胞癌临床亚型分类方法、装置及存储介质，属于计算机辅助医学诊断领域。其中，该方法包括：获取基底细胞癌病例数据集，对所述基底细胞癌病例数据集进行预处理；基于预处理后的基底细胞癌病例数据集，采用k‑means算法挖掘基底细胞癌细粒度分型，并验证分型的可靠性与充分性；获取患者数据，将所述患者数据与细粒度分型结果进行匹配，获得该患者对应的基底细胞癌临床亚型分类。通过本发明，提高了基底细胞癌临床分型的精度和分辨率，可以更加精确地了解患者的疾病状态，从而可以制定更加针对性的治疗方案，提高治疗效果。
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公开(公告)号：CN118379730A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410468002.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 吉林大学 , 长春通达数据技术有限责任公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06T7/00 , G16H10/60
Abstract: 本发明提出了一种基于聚类分析算法的皮肤基底细胞癌细粒度分型方法，本发明将收集的多源、多模态、海量的皮肤基底细胞癌数据和kmeans聚类方法结合，通过迭代计算将数据划分为K个不重叠的聚类，为挖掘皮肤基底细胞癌细粒度分型提供了可行性方案。通过细粒度分型，医生可以更加精确地了解皮肤基底细胞癌患者的疾病状态，为皮肤基底细胞癌的精准医学提供重要支持，帮助医生选择更加适合患者的针对性的治疗方案，提高治疗效果并减少不必要的副作用，还有助于监测疾病的复发和转移情况，及时发现并采取相应的干预措施，为医学研究和临床实践提供新的工具和方法。
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