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公开(公告)号：CN118469014A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410619357.1
申请日：2024-05-19
申请人： 广州医科大学
摘要： 本发明公开了一种双智能体强化学习的抗癌药物知识图谱敏感性推理方法，包括知识图谱数据的簇映射；宏观智能体的簇级探索；微观智能体的实体级探索；协作图行走与联合训练；协同策略网络的构建；相互强化奖励机制；输出推理路径。本发明通过引入双智能体协作强化学习算法，有效地提升了对抗癌药物知识图谱中药物敏感性的预测精度。
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公开(公告)号：CN118436363A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410496483.2
申请日：2024-04-24
申请人： 广州医科大学
摘要： 本发明公开了一种腰部肌电信号采集与分析方法，使用基于stm32f103芯片的ADC数模转换功能，使用keil5编程控制并实时通过DMA技术读取腰部肌电数据，提高数据采集的效率；采用TTL串口发送数据的方式，方便数据的传输和后续处理。在数据读取和分析方面，本发明使用了基于Python的PySerial库函数，实现基于Python环境的数据获取分析，能够调用丰富的库和框架，为数据分析提供了便捷的工具。同时，使用基于深度学习的自监督特征提取算法分析信号，提取新的信号特征，为后续的信号分析比如分类或聚类，提供更有代表性的基础数据。
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公开(公告)号：CN117542410A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311543059.0
申请日：2023-11-18
申请人： 广州医科大学
摘要： 本发明公开了一种肺癌基因组多类型变异的知识图谱致癌性表示预测方法，首先进行全基因组高通量测序；再进行数据比对与校正；将基因相互作用数据整合；接下来转化异常数据并构建初步知识图谱，纳入附加信息并完善知识图谱；最后完成肺癌基因组知识图谱致癌性表示。本发明可以使特异亚型癌症驱动基因的发现任务具有更为丰富的内涵。
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公开(公告)号：CN115881281A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211451343.0
申请日：2022-11-20
申请人： 广州医科大学
摘要： 本发明公开了一种基于模糊聚类进化算法的医疗资源分配方法，首先对医疗资源分配优化问题进行建模，根据优化目标确定适应度值函数；然后随机生成初始分配方案，通过粗糙集理论对分配方案进行模糊聚类；接下来按照概率计算每一个簇中所有分配方案之间皮尔逊相关系数的加权平均值，得到簇的相关系数；再根据分配方案对簇的隶属度来计算分配方案的相关系数加权值，得到仿真的次数；根据仿真次数，在相同的情境中对所有分配方案进行同步评估；最后计算每个分配方案在进行了仿真的所有情境中的平均适应度值，并根据平均适应度值来进行分配方案的选择。本发明在确保计算准确度的前提下，最大限度的减少计算资源的耗费，提高算法的效率。
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公开(公告)号：CN117524315A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311573165.3
申请日：2023-11-22
申请人： 广州医科大学
IPC分类号： G16B35/20 , G16B40/00 , G16B50/00 , G06F18/214 , G06F18/23
摘要： 本发明涉及生物检测技术领域，具体涉及一种基于纵横双向聚类的自身免疫性疾病生物标志物筛选方法，包括获取多种自身免疫性疾病的生物样本；获取基因与样本的双向聚类结果；根据基因与样本的双向聚类结果获取显著基因的表达数据集；获取训练后的随机森林模型；获取每个基因的重要性得分列表；根据每个基因的重要性得分列表获取与自身免疫性疾病相关的生物标志物列表。本发明通过随机森林模型的特征重要性分析和后续的验证，可以从大量的基因中选出异常基因作为自免疫疾病的生物标志物。
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公开(公告)号：CN117496553A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311417942.5
申请日：2023-10-30
申请人： 广州医科大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于全尺寸病理图像的图神经网络基因标志物关联方法，首先，对全尺寸病理图像有关的大量基因标志物进行筛选；然后，将全尺寸病理图像切割为子图像，并通过感兴趣区域识别网络消除冗余子图像；接下来，采用提示分割算法对子图像确定全尺寸病理图像中的组织级区域，再使用残差神经网络从组织级区域中提取特征向量；下一步，使用提取到的空间信息和形态学特征构建起全尺寸病理图像表征图；最后，采用图同构网络准确捕获图结构信息，并使用全局排序池化联系起组织级区域与基因标志物表型，以实现全尺寸病理图像与基因标志物表型的关联。本发明能够解决全尺寸病理图像易出现的内存溢出问题，实现基因标志物在组织级区域上的预测。
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公开(公告)号：CN115759636A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211451346.4
申请日：2022-11-20
申请人： 广州医科大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/101 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法，首先随机生成一个满足双代号网络图中活动执行先后顺序的基准序列，然后根据基准序列逐步构建满足双代号网络图的实际调度方案，接下来通过混合启发式信息对蚂蚁的路径进行更新，之后对成本和执行时间参数进行异步仿真处理，计算解之间的相关系数，最后根据前一代中解之间的相关系数在下一代进行仿真。本发明方法利用了多模医疗项目调度优化中不确定参数的特征以及不确定性对情境的高度依赖性进行算法的设计和改进，在保证评估准确度的前提下，减少计算资源的耗费，提高蚁群系统的优化效率。
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公开(公告)号：CN118841103A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410830815.6
申请日：2024-06-26
申请人： 广州医科大学
IPC分类号： G16C20/50 , G16C20/70 , G16B40/00 , G16B45/00 , G06N5/025 , G06N5/02 , G06F40/16 , G06F40/279 , G16B20/50
摘要： 本发明公开了一种基于癌症组学的抗癌药物知识图谱动态映射嵌入方法，将与抗癌药物敏感性和基因组学数据相关的数据矩阵通过稀疏矩阵和二分图的方法构造为知识图谱格式数据，并基于动态映射矩阵嵌入的方法进一步将其通过表示学习方法转换为低维的特征向量表示，在此基础上进行知识图谱补全，以揭示实体之间的潜在关系，并发现新的知识，以发现新的药物作用机制，实现高效的抗癌药物重定位。
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