公开(公告)号：CN119049696A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411235467.4

申请日：2024-09-04

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 龚铁梁 ,  黄颖 ,  吴佳伦 ,  何忠江 ,  宋双永 ,  刘江 ,  张未展

IPC: G16H50/20 ,  G16H20/10 ,  G16H70/40 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于深度矩阵分解的药物推荐方法、系统、设备及介质，方法包括建立药物与疾病交互矩阵和进行药物预测任务；本发明通过构建一种双边分解方法，并引入注意力机制与药物相互反应阈值，使模型从疾病和药物两个角度进行分解，从而获得疾病和药物的潜在表征；引入的注意力机制区分了疾病对药物不同表征的关注度，以获取疾病更准确的偏好；而药物相互反应阈值对推荐的药物种类存在一定的制约，合理设计损失函数对药物相互反应阈值进行控制，避免药物不良反应发生，有效提升了药物推荐的安全性与实用性；另外，将深度学习应用于矩阵分解，在深度分解矩阵基础上，挖掘疾病与药物潜在因子，实现科学安全的药物推荐；进一步提高模型的表达能力和拟合能力。

公开(公告)号：CN119339196A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411446862.7

申请日：2024-10-16

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 龚铁梁 ,  苏炜恒 ,  何忠江 ,  宋双永 ,  刘江 ,  张未展 ,  李辰

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 一种面向病理全切片的语言大模型的多模态信息融合方法、系统、设备及介质，其方法通过对病理图像进行分割与处理，得到病理图像区域块局部表示的编码向量：将得到病理图像区域块局部表示的编码向量输入病理图像信息混合注意力层融合获得病理图像全切片的表示向量；再将得到病理图像全切片的表示向量与大语言模型的文本向量通过交叉注意力机制实现多模态融合；其系统、设备及介质基于所述的面向病理全切片的语言大模型的多模态信息融合方法，根据病理图像信息与使用者输入的文本信息进行多模态信息融合；本发明有助于辅助医生进行更快速、更准确的病理判断。