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公开(公告)号：CN119299463A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411845934.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L12/18
Abstract: 本发明公开了一种分布式系统中的增强拜占庭共识方法、装置和可读存储介质，涉及区块链网络通信技术领域。该方法包括初始化流程和共识流程。该初始化流程包括分组和确定组长节点leader；该共识流程包括请求阶段、预准备阶段、准备阶段和响应阶段；当节点接收到主节点广播的预准备消息后，判断自己是组长节点且验证主节点信息为正确时，继续共识并将预准备消息放入临时存储池中；当节点接收到组长节点广播的准备消息后，判断自己是组长节点或主节点时，当接收到超过2f+1个节点广播的准备消息后，节点判定该共识有效并存储到本地存储池。本发明能够有效降低节点间的通信开销、提高系统吞吐量、提升系统可靠性和抗拜占庭容错能力。
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公开(公告)号：CN119444779A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510032486.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，包括：S1、收集医学超声图像，并进行数据预处理，作为数据集；S2、使用数据集训练多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型；S3、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到小目标分割结果，本申请提升了目前小目标超声图像的分割精度，在跳跃连接中，利用门控信号与多尺度卷积扩张特征尺度，再利用SE模块与多尺度通道注意力模块进行粗粒度与细粒度通道处理的方法，提供了多尺度特征融合加权的方案。
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公开(公告)号：CN118839377B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411265634.X
申请日：2024-09-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非交互式零知识证明的隐私保护方法及系统，属于隐私保护技术领域，本发明中用户通过发送公钥以及交互公钥给验证者，用户基于管理者公钥和自身的交互私钥计算出公共密钥，管理者基于交互公钥计算公共密钥，根据公共密钥和时间戳计算出一个随着时间变化的验证码。在身份验证过程中，用户只需将验证码的内容放到证据生成器当中，计算实时证据发送给验证者确认身份是否符合某一区间范围及证明用户有拥有真正私钥，进而实现身份验证。本方法可以在不依赖双方提供任何有用信息的情况下进行，且在节点叛变的情况下，也无法透露任何有用信息。该方法不仅保护了参与方的隐私，且确保了验证过程的安全性，避免了敏感信息的泄露和篡改。
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公开(公告)号：CN119152226A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411596020.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及心电图解读技术领域，公开了一种可信自动化心电图解读方法、装置、设备及存储介质，包括：将待解读的心电图样本输入构建的多层卷积网络，提取出心电图特征；估计狄利克雷分布参数，确定损失值并进行参数更新，对心电图样本进行类别概率预测；基于主观逻辑框架，计算获得类别概率预测结果的不确定性估计结果。本发明通过构建多层卷积网络结合最大池化的快捷链接，从ECG数据中提取高层次抽象特征并估计狄利克雷分布的参数，引入主观逻辑评估分类中的整体不确定性，使得利用狄利克雷分布参数得出的预测概率不受放大效应的影响，考虑整体不确定性有助于避免低置信度却有高预测概率的情况（如随机猜测），降低过度自信的风险。
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公开(公告)号：CN119152226B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411596020.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及心电图解读技术领域，公开了一种可信自动化心电图解读方法、装置、设备及存储介质，包括：将待解读的心电图样本输入构建的多层卷积网络，提取出心电图特征；估计狄利克雷分布参数，确定损失值并进行参数更新，对心电图样本进行类别概率预测；基于主观逻辑框架，计算获得类别概率预测结果的不确定性估计结果。本发明通过构建多层卷积网络结合最大池化的快捷链接，从ECG数据中提取高层次抽象特征并估计狄利克雷分布的参数，引入主观逻辑评估分类中的整体不确定性，使得利用狄利克雷分布参数得出的预测概率不受放大效应的影响，考虑整体不确定性有助于避免低置信度却有高预测概率的情况（如随机猜测），降低过度自信的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118839377A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411265634.X
申请日：2024-09-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非交互式零知识证明的隐私保护方法及系统，属于隐私保护技术领域，本发明中用户通过发送公钥以及交互公钥给验证者，用户基于管理者公钥和自身的交互私钥计算出公共密钥，管理者基于交互公钥计算公共密钥，根据公共密钥和时间戳计算出一个随着时间变化的验证码。在身份验证过程中，用户只需将验证码的内容放到证据生成器当中，计算实时证据发送给验证者确认身份是否符合某一区间范围及证明用户有拥有真正私钥，进而实现身份验证。本方法可以在不依赖双方提供任何有用信息的情况下进行，且在节点叛变的情况下，也无法透露任何有用信息。该方法不仅保护了参与方的隐私，且确保了验证过程的安全性，避免了敏感信息的泄露和篡改。
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公开(公告)号：CN118315004A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410733053.8
申请日：2024-06-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G16H10/20 , G16H50/70 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于三维子轨迹聚类算法的临床路径挖掘方法，属于数据分析技术领域，包括：S1、对临床诊疗过程数据预处理；S2、将预处理后的临床诊疗过程数据映射到三维空间中，形成三维时序轨迹；S3、对三维时序轨迹进行时间加权处理，得到用于聚类的三维时序轨迹；S4、使用改进聚类TRACLUS算法对用于聚类的三维时序轨迹进行聚类，得到轨迹聚类结果；S5、对临床路径聚类结果进行数据还原与分析，得到具有相似诊疗过程的数据轨迹，作为临床路径挖掘结果。本发明方法提高了临床路径挖掘的准确性、优化了临床决策支持、提升了数据处理效率、增强了临床路径的适应性和个性化以及提供了直观的可视化数据。
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公开(公告)号：CN119444779B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510032486.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，包括：S1、收集医学超声图像，并进行数据预处理，作为数据集；S2、使用数据集训练多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型；S3、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好的多尺度粗粒度‑细粒度通道注意力U‑Net模型，得到小目标分割结果，本申请提升了目前小目标超声图像的分割精度，在跳跃连接中，利用门控信号与多尺度卷积扩张特征尺度，再利用SE模块与多尺度通道注意力模块进行粗粒度与细粒度通道处理的方法，提供了多尺度特征融合加权的方案。
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公开(公告)号：CN119299463B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411845934.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L12/18
Abstract: 本发明公开了一种分布式系统中的增强拜占庭共识方法、装置和可读存储介质，涉及区块链网络通信技术领域。该方法包括初始化流程和共识流程。该初始化流程包括分组和确定组长节点leader；该共识流程包括请求阶段、预准备阶段、准备阶段和响应阶段；当节点接收到主节点广播的预准备消息后，判断自己是组长节点且验证主节点信息为正确时，继续共识并将预准备消息放入临时存储池中；当节点接收到组长节点广播的准备消息后，判断自己是组长节点或主节点时，当接收到超过2f+1个节点广播的准备消息后，节点判定该共识有效并存储到本地存储池。本发明能够有效降低节点间的通信开销、提高系统吞吐量、提升系统可靠性和抗拜占庭容错能力。
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公开(公告)号：CN118315004B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410733053.8
申请日：2024-06-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G16H10/20 , G16H50/70 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于三维子轨迹聚类算法的临床路径挖掘方法，属于数据分析技术领域，包括：S1、对临床诊疗过程数据预处理；S2、将预处理后的临床诊疗过程数据映射到三维空间中，形成三维时序轨迹；S3、对三维时序轨迹进行时间加权处理，得到用于聚类的三维时序轨迹；S4、使用改进聚类TRACLUS算法对用于聚类的三维时序轨迹进行聚类，得到轨迹聚类结果；S5、对临床路径聚类结果进行数据还原与分析，得到具有相似诊疗过程的数据轨迹，作为临床路径挖掘结果。本发明方法提高了临床路径挖掘的准确性、优化了临床决策支持、提升了数据处理效率、增强了临床路径的适应性和个性化以及提供了直观的可视化数据。
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