公开(公告)号：CN114117026B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202111263910.5

申请日：2021-10-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨志伟 ,  马晶 ,  陈贺昌 ,  张昀珂 ,  常毅

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种嵌套命名实体识别方法及装置、介质及终端，涉及命名实体识别技术领域。其中该方法包括：对目标文本中的元素分别进行不同维度的特征表示，以得到所述目标文本中的候选区域；根据所述目标文本中的元素的特征表示，基于卷积神经网络聚合第i嵌套层的相邻区域，以生成第i+1嵌套层的候选区域，其中，i为正整数；将所述第i+1嵌套层的候选区域分别进行注意力特征表示；结合双向长短期记忆网络，整合当前上下文之间的特征信息，分别得到第i嵌套层所包含的候选区域的最终特征表示；利用线性变换，分别对每一嵌套层的所述最终特征表示进行序列标注。通过本方案，可以充分挖掘目标文本中隐含的实体信息，并且对命名实体进行分类。

公开(公告)号：CN114693662B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202210378284.2

申请日：2022-04-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 于博 ,  陈贺昌 ,  张昀珂 ,  周泓任 ,  丛乐乐 ,  丛宪玲

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本公开提供了一种组织病理学切片的亚型分类方法及装置、介质及终端，涉及医学影像诊断技术领域。其中该方法包括：提取目标图像包含的组织病理学切片的多尺度组织学特征；将多尺度组织学特征与组织病理学切片的病理数据特征映射到三维特征空间；在三维特征空间中，利用格式塔原则确定多尺度组织学特征与病理数据特征的相似度；基于相似度，对组织病理学切片进行亚型分类。通过本方案，可以提高对组织病理学切片进行亚型分类的准确率，从而提高对患者进行诊断的精确度。

公开(公告)号：CN114693662A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210378284.2

申请日：2022-04-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 于博 ,  陈贺昌 ,  张昀珂 ,  周泓任 ,  丛乐乐 ,  丛宪玲

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本公开提供了一种组织病理学切片的亚型分类方法及装置、介质及终端，涉及医学影像诊断技术领域。其中该方法包括：提取目标图像包含的组织病理学切片的多尺度组织学特征；将多尺度组织学特征与组织病理学切片的病理数据特征映射到三维特征空间；在三维特征空间中，利用格式塔原则确定多尺度组织学特征与病理数据特征的相似度；基于相似度，对组织病理学切片进行亚型分类。通过本方案，可以提高对组织病理学切片进行亚型分类的准确率，从而提高对患者进行诊断的精确度。

公开(公告)号：CN114117026A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111263910.5

申请日：2021-10-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨志伟 ,  马晶 ,  陈贺昌 ,  张昀珂 ,  常毅

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种嵌套命名实体识别方法及装置、介质及终端，涉及命名实体识别技术领域。其中该方法包括：对目标文本中的元素分别进行不同维度的特征表示，以得到所述目标文本中的候选区域；根据所述目标文本中的元素的特征表示，基于卷积神经网络聚合第i嵌套层的相邻区域，以生成第i+1嵌套层的候选区域，其中，i为正整数；将所述第i+1嵌套层的候选区域分别进行注意力特征表示；结合双向长短期记忆网络，整合当前上下文之间的特征信息，分别得到第i嵌套层所包含的候选区域的最终特征表示；利用线性变换，分别对每一嵌套层的所述最终特征表示进行序列标注。通过本方案，可以充分挖掘目标文本中隐含的实体信息，并且对命名实体进行分类。