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公开(公告)号：CN116302282A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310299049.0
申请日：2023-03-24
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于D3的矩阵数据可视化图形生成及数据处理方法。首先获取预设数据库中三种类型的矩阵数据，构建三元组矩阵数据；根根据矩阵数据调取D3工具库绘制可视化图形、调取D3‑contour工具库绘制矩阵等高线刻度表；融合可视化图形和与矩阵数据对应的对比图像得到前端页面。本发明综合D3.js、D3‑contour、数据可视化操作等技术，生成矩阵数据对应的可视化图形，将可视化图形和数据统计结合起来，解决了矩阵数据可视化工具效率低的问题。
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公开(公告)号：CN116798605A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310771372.3
申请日：2023-06-27
Applicant: 河南大学
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , A61B5/055 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，具体涉及一种基于核磁共振图像的阿尔兹海默症辅助诊断方法。该方法包括：获取待分析对象的脑部结构的核磁共振图像；将待分析对象的脑部结构的核磁共振图像输入到训练好的卷积神经网络模型中，获得分类结果；卷积神经网络模型的训练过程为：对核磁共振样本图像进行切片操作，获得对应的切片组；在初始卷积神经网络模型中添加新的卷积层，将切片组输入到添加新的卷积层后的卷积神经网络模型中获得平面特征；在Transformer编码器模块中引入移位窗口注意力机制，使平面特征之间建立空间连接，获得训练好的卷积神经网络模型。本发明提高了脑部核磁共振图像的特征提取精度。
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公开(公告)号：CN116863221A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310818922.2
申请日：2023-07-05
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于CNN与注意力机制的阿尔兹海默症分类方法。该方法获取待分类的脑部核磁共振图像和对应三个切面的切片图像；获取待分类的脑部核磁共振图像的局部细粒度特征；通过通道注意力机制增加输入特征图的通道特征；添加每个切片的位置信息；通过多头注意力机制捕获切片间的长距离依赖关系；使用一维卷积增强相邻两个切片间特征的局部连续性，将融合后的特征向量全局平均后送入分类器得到待分类的脑部核磁共振图像的分类结果。本发明能够结合卷积神经网络与注意力机制的优势，充分利用局部病变特征与全局信息交互，提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN116226249A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310166456.4
申请日：2023-02-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/25 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06F40/205 , G06F40/186
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于数据源格式不定的数据解析和处理操作方法，针对数据字段格式、内容、顺序不固定的数据源，可以实现数据采集、解析、存储和使用的方法。本发明根据数据源数据字段的数量、格式、种类设计数据存储表和数据映射表，根据对数据源中数据字段的内容及关系进行解析并存储完成数据收集；当使用数据时，根据输入数据的标识信息，在数据映射表中检索与标识信息对应的数据字段格式项和唯一标识符，通过比对数据存储表中的数据字段格式项和唯一标识符获得目标数据完成数据使用。本发明解决了数据存取效率低下的技术问题，提高了数据存取效率，可应用于数据源格式可变的数据解析处理、存储和使用。
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