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[发明专利]一种用血液检测数据对COVID-19进行诊断和预后的可解释方法-CN202310822955.4在审
发明人： 樊永显;刘梦;孙贵聪;卢茜倩;潘应捷;王晨;李雪萍;郭智;郑梦鑫 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：在这项发明将使用一个集成学习模型（REGX）中来进行COVID‑19的诊断和预后。该集成学习模型使用了两层的多个分类器来提升模型性能。第一级多样化分类器包括额外树、随机森林、梯度提升和极端梯度提升模型，之后第一层的输出被送至第二层SVM分类器。同时，在数据预处理时，本文采用KNNImputer算法来处理空值，使用iForest来筛选异常值，之后再用少数过采样技术(SMOTE)来使数据分布均衡。最后，通过Feature_Importances(scikit‑Learn)和SHapley Additive exPlanations(SHAP)来报告特征重要性，以满足医疗环境中模型可解释性的需求。最后，通过sklearn中的Feature_Importances和SHAP事后可解释性来揭示黑盒模型中揭示由于新型冠状病毒感染感染患者剧增而可能被医疗从业者忽略的重要的生物标志物。
一种血液检测数据 covid 19 进行诊断预后可解释方法

[发明专利]一种跨组织/物种RNA中N6甲基腺苷位点的预测方法-CN202111089684.3有效
发明人： 樊永显;孙贵聪 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨组织/物种RNA序列中N6甲基腺苷(m6A)位点的预测方法，步骤为：获取跨物种/组织的正样本序列和等量的负样本序列；使用STREME方法进行motif挖掘；使用启发自NLP的ELMo方法进行特征编码；构建预测模型，输入数据获得初步预测结果；调整训练后预测模型中的参数，对训练后的预测模型进行优化；使用IG方法对模型进行可解释性分析；使用5折交叉验证和独立测试评估预测模型。该方法使用ELMo进行特征编码，无需利用生物学先验知识，利用深度网络挖掘序列深层信息，提高了预测m6A修饰位点的准确率。
一种组织物种 rna n6 甲基腺苷预测方法

[发明专利]一种基于多类无监督特征提取方法对自闭症谱系障风险基因预测的方法-CN202310308375.3在审
发明人： 樊永显;熊慧;孙贵聪;彭斌超;龚浩 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明基于多类无监督特征提取方法对自闭症谱系障风险基因预测的方法，步骤为：获取与自闭症谱系障碍相关基因的正样本、负样本，并从BrainSpan数据库中获取基因的表达值；分别使用自动编码器、主成分分析、奇异值分解和非负矩阵分解四种无监督方法对基因表达值进行特征提取，期间用对数几率回归和五折交叉验证对特征维度的输出进行选择；应用Boruta方法对特征提取后的数据进行特征选择；构建预测模型，输入数据获得初步预测结果；调整训练后预测模型中的参数，对训练后的预测模型进行优化；使用10折交叉验证评估预测模型。实验结果表明，与现有方法相比，我们的结果在各个评估指标都有一定的性能提升，提高了预测与自闭症谱系障相关风险基因的准确率。
一种基于多类无监督特征提取方法自闭症谱系风险基因预测

[发明专利]一种与自闭症谱系障碍症相关RNA序列的预测方法-CN202310155459.8在审
发明人： 樊永显;熊慧 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种与自闭症谱系障碍症（ASD）相关RNA序列的预测方法，步骤为：获取与ASD相关编码蛋白转录RNA序列的正样本、负样本，以及相关序列在人类大脑中的基因表达值；使用k‑mer对相关RNA序列进行特征提取，使得每一条序列由一个长度为4k的向量表示；将序列的特征编码与对应的表达值进行特征融合后归一化处理，之后利用卡方检验得到特征子集，并使用逻辑回归得到最终要输入模型的数据；构建预测模型，输入数据获得初步预测结果；调整训练后预测模型中的参数，对训练后的预测模型进行优化；使用10折交叉验证评估预测模型。实验结果表明，与现有方法相比，我们的结果在各个评估指标都有显着的性能提升，提高了预测与ASD相关RNA序列准确率。
一种自闭症谱系障碍相关 rna 序列预测方法

[发明专利]一种细菌中sRNA与其靶标mRNA相互作用的预测方法-CN201910053867.6有效
发明人： 樊永显;崔娟;张龙;张向文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种细菌中sRNA与其靶标mRNA相互作用的预测方法，包括如下步骤：1）数据收集和整理；2）特征提取，将数据集转换为矩阵；3）F‑score特征优化；4）训练构建SVM模型并进行预测得出预测结果。这种方法能有效表征RNA序列信息、提高sRNA‑靶标mRNA相互作用预测精度，同时，这种方法还具有成本低、耗时少、预测速度快的优点。
一种细菌 srna 与其靶标 mrna 相互作用预测方法

[发明专利]一种CRISPR/Cas9脱靶效应的预测方法-CN201910299222.0有效
发明人： 樊永显;徐海波;张向文;张龙 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种CRISPR/Cas9脱靶效应的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构建包含正样本和负样本的数据集；2）对样本数据集进行编码并加入特征；3）采用特征选择的方法处理样本数据；4）构建BroadLearning预测器。这种方法预测速度快、精度高。
一种 crispr cas9 脱靶效应预测方法

[发明专利]一种细菌中DNA转录终止子的预测方法-CN201910688863.5有效
发明人： 樊永显;王婉茹;朱庆琪;徐海波;崔娟 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种细菌中DNA转录终止子的预测方法，包括如下步骤：1）获取细菌的终止子和非终止子序列作为基准数据集和独立数据集；2）特征集提取；3）特征集排序；4）特征集选择；5）特征集提取方法对比；6）训练模型；7）构建组合分类器；8）方法评估。这种预测方法可以提取多种DNA信息中的特征，还减少了计算时间，避免出现过拟合现象，同时还可以选出最优的分类模型，提高了预测终止子预测的准确率。
一种细菌 dna 转录终止预测方法

[发明专利]一种CRISPR/Cas9靶向敲除定点DNA效率的预测方法-CN202010317611.4有效
发明人： 樊永显;徐海波;朱庆祺;崔娟 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种CRISPR/Cas9靶向敲除定点DNA效率的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构建数据集；2）对序列进行编码；3）采用卷积神经网络进行特征提取；4）构建XGBoost预测器得到结果。这种方法预测速度快、精度高。
一种 crispr cas9 靶向定点 dna 效率预测方法

[发明专利]一种基于堆叠式集成策略的用于高效识别特定细胞系增强子-启动子相互作用的预测方法-CN202210500209.9在审
发明人： 樊永显;彭斌超;龚浩;孙贵聪;熊慧;刘梦;卢茜倩;潘应捷 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种涉及生物信息领域的基于堆叠式集成策略用于高效识别特定细胞系增强子‑启动子相互作用的预测方法。该预测方法的步骤为：获取6个特定的人类细胞系中的增强子、启动子基因序列，对所有的细胞系的非平衡序列数据进行相同的数据预处理；使用6种特征提取方式提取特征；使用7种计算方法以堆叠式集成的方式训练模型。输入数据获得初步预测结果；调整特征提取方式和计算方法的组合方式优化集成模型，得到最终的预测结果。该方法提取基因序列中的多种信息特征，减少了计算时间，提高了预测特定细胞系增强子‑启动子相互作用的效果。
一种基于堆叠集成策略用于高效识别特定细胞系增强启动子相互作用预测方法

[发明专利]一种基于双端多注意力学习的新冠肺炎胸片图像分类系统-CN202210496116.3在审
发明人： 樊永显;龚浩;孙贵聪;彭斌超;熊慧;潘应捷;刘梦;卢茜倩 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明是一种基于双端多注意力学习的新冠肺炎胸片图像分类系统，尤其涉及医学图像处理领域。近年来，深度学习模型广泛应用于计算机视觉的多个领域，并且取得了突破性进展。例如器官组织分割、肺部病理检测，以及诊断报告的自动生成。这促使许多研究人员尝试使用深度学习技术来解决目前的困境。然而，这些早期的研究由于数据限制和不统一以及模型的单调，在大数据集上的诊断效果并没有那么理想。注意机制目的是让深度学习模型能够重点关注关键信息，从而学习更具鉴别性的特征表示。根据已有的研究，将注意机制融入深度模型已经在定位、跟踪、视觉问题回答和分割等视觉任务上取得重大突破。所提出的系统将多种网络和多种注意力机制结合，提高了新冠肺炎的筛查效率和诊断精度。实验结果也证明了该系统可以成为新冠肺炎疾病诊断的自动化解决方案。
一种基于双端多注意力学习肺炎胸片图像分类系统

[发明专利]一种轻量多尺度的生物医学图像分割方法-CN202011480237.6有效
发明人： 樊永显;李昌永;徐文枫 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量多尺度的生物医学图像分割方法，包括如下步骤：1）获取公共的生物医学图像数据集；2）数据预处理；3）构建模型4）特征提取；5）模型训练；6）模型评估。这种分割方法可以多尺度提取生物医学图像中的特征，还减少了计算时间，避免出现特征信息重叠和冗余，同时还可以保证甚至提高模型的分割精度。
一种轻量多尺度生物医学图像分割方法

[发明专利]一种融合张量网络和神经网络的病理学图像分类系统-CN202111041212.0在审
发明人： 樊永显;龚浩 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明是一种融合张量网络和神经网络的病理学图像分类系统，涉及医学图像处理领域。虽然深度学习方法拥有良好的性能，但是它在算力和时间成本的消耗上十分巨大。相对于深度神经网络，张量网络消耗的资源要低的多，但是在性能上有所欠缺。将密集卷积神经网络层与层之间密集连接的性质与张量网络相结合，提出了该系统，可以解决此种困境。使用该系统在两个公开的病理学影像数据集上进行二分类任务。实验证明该系统能获得与深度学习方法相当甚至更有竞争力的性能，并且使用更少的计算资源。
一种融合张量网络神经网络病理学图像分类系统

[发明专利]一种酿酒酵母菌中DNA复制起点的预测方法-CN202010636957.0有效
发明人： 樊永显;王婉茹 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种酿酒酵母菌中DNA复制起点的预测方法，步骤为：获取酿酒酵母菌中的正样本序列和负样本序列；使用二进制编码法和PSEKNC‑I两种方法提取特征；使用F‑score和IFS方法对PSEKNC‑I法得到的特征进行筛选，得到预筛选特征；将二进制编码法得到特征和预筛选特征进行组合，获得特征组合后的样本数据集；构建CNN预测模型并训练，输入数据获得初步预测结果；调整训练后CNN预测模型中参数，对训练后的CNN预测模型进行优化；使用五折交叉验证法对优化后的CNN预测模型进行评估最终得到最优的CNN预测模型，将数据输入最优模型中，得到最终的预测结果。该方法提取多种DNA信息中的特征，减少了计算时间，避免过拟合现象，选出最优的分类模型，提高了预测复制起点预测的准确率。
一种酿酒酵母菌 dna 复制起点预测方法

[发明专利]一种基于决策机和特征选择的快速入侵检测方法-CN202110576400.7有效
发明人： 樊永显;徐文枫;李昌永 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策机和特征选择的快速入侵检测方法，包括如下步骤：1）预处理；2）特征选择；3）构建决策机，并对决策机模型进行训练；4）根据决策机获得重构决策树模型的参数，并重构决策树。这种方法不仅入侵检测识别率高以及训练检测模型时间短，而且提高了入侵检测系统的可解释能力。
一种基于决策特征选择快速入侵检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法-CN201711011644.0有效
发明人： 樊永显;龚浩;蔡国永;张向文;张龙 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法，其特征是，包括如下步骤：1）特征提取；2）提取核小体或链接体DNA序列中核苷酸的物理化学属性；3）添加生物特性；4）获取第24维向量；5）添加核苷酸化学性质；6）得到包含生物信息的矩阵；7）构建卷积神经网络结构；8）分类核小体。这种方法能精准预测核小体的分类。
一种基于卷积神经网络小体分类预测方法

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