公开(公告)号：CN118297901A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410408401.4

申请日：2024-04-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李嫄源 ,  汤鸿翔 ,  朱智勤 ,  黄鑫 ,  周志浩 ,  方梓滈 ,  丁言 ,  陈诗尧 ,  安翼尧 ,  郑重 ,  于昆 ,  孙梦薇 ,  郑馨 ,  段亦非 ,  王占栋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于离散扩散过程细化的轻量化脑肿瘤图像分割方法，属于图像分割技术领域。首先将获取的脑肿瘤MR图像进行专业标注然后经过一系列预处理输入到网络中。然后通过离散扩散模型在前向扩散中将分割掩码退化为粗掩码，在反向扩散中将粗掩码的像素变换到精细状态修正粗掩码中的错误预测区域。设计可解释性感知掩码的渐进式剪枝，通过可解释性感知掩码，进行动态稀疏权值。实现自适应渐进式搜索和逐层剪枝，从而使模型获得更好的收敛性和性能。最后通过细粒度对齐机制，调整剪枝前后模型之间的大小差异，通过知识蒸馏来实现对剪枝后模型学习原模型的知识和表示，自适应地确定每个样本中蒸馏网络中的蒸馏点。

公开(公告)号：CN118298909A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410408405.2

申请日：2024-04-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朱智勤 ,  郑馨 ,  李嫄源 ,  黄鑫 ,  周志浩 ,  陈诗尧 ,  安翼尧 ,  郑重

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G16B50/30 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于联合表示学习和元路径的药物‑靶标相互作用预测方法，属于药物靶点亲和力预测技术领域。该方法包含三种单一模态，分别表示序列信息模态、异构结构信息模态和相似信息模态。模型综合利用多模态数据，并整合到统一的模型中进行学习，捕获到不同模态之间的互补信息，提高特征的表达能力和区分度，更全面地考虑不同数据源的信息，从而实现提高模型的预测能力和准确性。最终，本发明采用基于联合表示学习和元路径的药物‑靶标相互作用预测方法能够有效地完成药物靶点亲和力预测。