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[发明专利]基于神经网络融合正则化的代谢组学数据分类方法及系统-CN202211690303.1在审
发明人：苏畅;王惠君;王睿;侯艳;武振宇;左丽君;卢宇红 -专利权人：苏畅
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络融合正则化的代谢组学数据分类方法及系统。通过对代谢组学动态检测数据进行预处理，得到预处理后的代谢组学动态检测数据；采用基于深度神经网络融合正则化模型对预处理后的代谢组学动态检测数据进行训练，得到训练后的代谢组学动态检测数据预测模型；采用训练后的代谢组学动态检测数据预测模型对代谢组学动态检测数据进行分类采用本发明能够提高代谢组学数据分类精度。
基于神经网络融合正则代谢数据分类方法系统

[发明专利]基于栈式自编码神经网络的代谢组学数据分类方法及系统-CN202211689319.0在审
发明人：苏畅;王惠君;王睿;侯艳;武振宇;左丽君;卢宇红 -专利权人：苏畅
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于栈式自编码神经网络的代谢组学数据分类方法及系统。通过对代谢组学动态检测数据进行预处理，得到预处理后的代谢组学动态检测数据；采用栈式自编码神经网络对预处理后的代谢组学动态检测数据进行训练和优化，得到优化后的代谢组学动态检测数据预测模型；采用优化后的代谢组学动态检测数据预测模型对代谢组学动态检测数据进行分类采用本发明能够提高代谢组学数据分类精度。
基于编码神经网络代谢数据分类方法系统

[发明专利]一种基于协同作用网络的生物组学数据分析方法-CN202010573023.7有效
发明人：林晓惠;白嵩楠;张艳慧 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于协同作用网络的生物组学数据分析方法，属于生物组学数据分析技术领域。本发明针对基因组学、转录组学与代谢组学数据维数高、样本量小的特点，通过构建协同作用网络，来充分挖掘组学分子间的协同互补关系，基于模块搜索的方式来选定重要模块，从而确定潜在的模块标志物。本发明为基因组学、转录组学与代谢组学数据的前期分析处理提供了切实有效的方法，对后续的医疗诊断具有较强的应用价值。
一种基于协同作用网络生物数据分析方法

[发明专利]一种多组学数据分析方法-CN202310716187.4在审
发明人：黄海辉;梁勇;戴经国;彭新东 -专利权人：韶关学院
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种多组学数据分析方法，包括以下步骤：S1，采集生物信息的多组学数据，所述多组学数据包括基因组学，蛋白组学，代谢组学，蛋白质组学、表观基因组学、转录组学，脂类组学中的任意两种或两种以上的数据；S2，将采集的多组学数据输入MUMA模型中，进行模型的训练；S3，将待测的多组学数据输入训练完毕的MUMA模型中，得到分类结果及其相关解释。
一种多组学数据分析方法

[发明专利]复杂环境下的肠镜影像学检测系统及设备-CN202211730011.6在审
发明人：任毅;孙兵;范学顺;吴慧卿;贾小强;单珣;刘彦彤;郭军;顾永峰;杨东;付东梅;马树梅 -专利权人：苏州火象医疗技术有限公司;上海宝象医疗科技有限公司;上海火象医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种复杂环境下的肠镜影像学检测系统及设备，其特征在于，包括：步骤S1：建立目标检测模型；步骤S2：利用数据集对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型；步骤S3：利用训练后的目标检测模型实现复杂环境下的肠镜影像学检测；所述目标检测模型是采用Faster R‑CNN检测网络与多功能对抗网络结合的深度学习对抗网络策略满足肠镜检测的多功能需求，解决肠镜检测中遮挡、气泡、光线变化等多种复杂问题。
复杂环境影像检测系统设备

[发明专利]用于检查微观样本的光显微镜和显微镜学方法-CN201410521200.1有效
发明人：赫尔穆特·利珀特;尼尔斯·兰霍尔茨 -专利权人：卡尔蔡司显微镜有限责任公司
申请日： 2014-09-30 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：本发明涉及用于检查微观样本的光显微镜和显微镜学方法。根据本发明，该显微镜学方法的其特征在于：在不同样本记录的高度测量范围相互重叠的高度，记录样本记录；在两个分别的样本记录中，识别共同横向区域；对共同横向区域，能在两个样本记录中获得高度信息；并且在用于至少一个共同横向区域的不同样本记录的高度信息的基础上本发明另外基于相应的光显微镜。
样本记录显微镜高度信息横向区域微观样本高度测量检查记录

[发明专利]基于稀疏表示的下肢深静脉血栓溶栓疗效预测方法及系统-CN201911055809.3在审
发明人：陈汉威;黄益;黄炳升;田君如;袁程朗;黄晨;叶裕丰;张洪源;罗梓欣;吴颖桐;林楚旋;张乃文;邱峥轩;谢晓彤;梁健科;何卓南;贺雪平 -专利权人：广州市番禺区中心医院(广州市番禺区人民医院、广州市番禺区心血管疾病研究所);深圳大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于稀疏表示的下肢深静脉血栓溶栓疗效预测方法及系统，方法包括：从磁共振成像图像中获取下肢深静脉血栓的感兴趣区域；对下肢深静脉血栓的感兴趣区域进行影像组学特征提取，得到全局影像组学特征和稀疏表示影像组学特征；采用显著性检验法从全局影像组学特征和稀疏表示影像组学特征中筛选出具有显著差异的影像组学特征；根据具有显著差异的影像组学特征采用支持向量机的方法进行下肢深静脉血栓溶栓疗效预测。本发明结合了传统影像组学方法提取的全局影像组学特征和稀疏表示影像组学方法提取的稀疏表示影像组学特征来进行溶栓疗效预测，能涵盖更多的有效特征，通过显著性检验法减少了冗余特征，可广泛应用于医学图像处理领域。
基于稀疏表示下肢静脉血栓疗效预测方法系统

[发明专利]生物组学数据分析系统-CN202210730991.3有效
发明人：臧泽林;夏翰宸;耿雨岚;徐永杰;李子青 -专利权人：西湖大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明涉及生物组学研究，尤其涉及用于研究生物特征的生物组学数据分析系统，包括生物组学数据采集子系统、生物组学数据分析子系统、生物组学数据输出子系统，在生物组学数据分析子系统中将组学数据输入生物组学数据分析子系统
生物数据分析系统

[发明专利]组学数据处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111653938.X有效
发明人：郜杰;赵国栋;方晓敏;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种组学数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、智能医疗技术领域。具体实现方案为：获取组学数据；根据所述组学数据中多个基因的表达量，对所述组学数据进行编码，以得到所述组学数据的特征；根据所述组学数据的特征，执行所述组学数据的目标任务。由此，能够获取精准的组学数据的低维表示，进而提高癌症分型的分类任务、个体生存分析任务等下游的目标任务的准确性。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]多组学联合分析方法、装置及计算设备-CN202210462384.3有效
发明人：何昆仑;于康;贾志龙;宋欣雨;韩洋 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：其中，方法，包括：将第一组学数据集输入第一机器学习模型中得到第一组学候选特征集；将第二组学数据集输入第二机器学习模型中得到第二组学候选特征集；以第一组学候选特征集为特征向量、第二组学候选特征集为标签，输入至机器学习回归训练模型进行训练，获得最优机器学习回归训练模型，并利用SHAP值将第二组学候选特征集中每一种特征筛选对应的第一组学候选特征集的前N个特征，得到不同的第一组学特征和不同的第二组学特征之间的调控关系。本申请实施例，能够更好地拟合如肠道宏基因组和代谢组的相互作用，可以从双向找出两种组学关联的相互作用，对于后期的精准医疗提供重要的参考。
多组学联合分析方法装置计算设备

[发明专利]一种多组学数据分析系统及其数据转换方法-CN202110545036.8在审
发明人：石明明;唐冲;揭文才;白洁;孙宇欣 -专利权人：深圳华大基因科技服务有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种多组学数据分析系统及其数据转换方法，其分析系统包括：包括交互模块、处理模块和多个组学数据库；所述交互模块，用于向用户提供交互式表单以收集其对属于一个或多个组学数据库的数据分析需求信息；所述处理模块，用于根据所述数据分析需求信息从一个或多个组学数据库中，提取或转换与分析需求信息相匹配的关联数据并将其返回给交互模块；所述多个组学数据库包括基因组学数据库、转录组学数据库、表观组学数据库和蛋白组学数据库本发明通过与用户交互的方式收集用户对一个或多个组学的不同数据分析需求，利用不同组学数据的相互映射关系，实现了多组学数据的不同分析和挖掘。
一种多组学数据分析系统及其转换方法

[发明专利]一种基于人工智能的教学信息分析方法及电子设备-CN202210929469.8在审
发明人：满杰;孟祥鹏;贾亮;吕庆銮 -专利权人：山东理工职业学院
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工智能的教学信息分析方法及电子设备，获取目标学情信息；提取目标学情信息中的学科特征进行分析；分析学科特征与每个预设参照学生组具有的预设学科特征之间的学情相似度，预设参照学生组为具有同类学情类型的学生组；基于每个学情相似度以及第一预设学情相似度条件，在所有预设参照学生组中检索与分析学科特征匹配的目标参照学生组；根据目标参照学生组对应的学情类型，确定学情信息分析结果。通过学情信息中的分析学科特征，能够基于目标参照学生组对应的学情类型，得到学情分析结果。由于匹配相似的目标参照学生组的过程实际是基于分析学情相似度的方式得到，提高学情相似度分析过程的效率，能够快速实现学情分析。
一种基于人工智能教学信息分析方法电子设备

[发明专利]基于不完整多组学数据的癌症诊断系统-CN202210867454.3在审
发明人：余国先;王星泽;王峻;郭伟;崔立真 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于不完整多组学数据的癌症诊断系统，其属于人工智能数据挖掘分类以及生物信息学技术领域，包括：数据获取模块，其被配置为：获取同一患者全部可用待诊断组学数据；组学数据特征提取模块，其被配置为：对获得的不同组学数据分别进行特征提取；缺失组学数据生成模块，其被配置为：根据患者对应的组学数据，基于生成对抗策略生成患者的缺失组学数据，并进行特征提取；多组学特征融合与诊断模块，其被配置为：将提取到的患者的组学数据特征以及生成的组学数据特征进行融合
基于完整多组学数据癌症诊断系统

[发明专利]基于深度学习的单双微核细胞图像检测方法及相关设备-CN202211076978.7在审
发明人：杨炼;陈忠雄;崔玉峰 -专利权人：上海北昂医药科技股份有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的单双微核细胞图像检测方法及相关设备，方法包括：获取步骤，获取真阳性微核组学图像，所述真阳性微核组学图像携带有关键指标；检测步骤，将所述真阳性微核组学图像输入至微核组学检测模型进行处理，以剔除不符合预定面积关系的假阳性微核样本，输出微核组学模型图像；计算步骤，所述微核组学检测模型利用所述输出微核组学模型图像的微核面积与所述真阳性微核组学图像的微核面积进行计算。本发明提供了一种基于深度学习和图像处理算法的微核组学图像检测方法，实现了微核组学的大规模、多指标、高效、高精度和可视化检测，有效检测癌症风险。
基于深度学习单双微核细胞图像检测方法相关设备

[发明专利]成像流式细胞仪的显微成像光学系统-CN201410835442.8有效
发明人：李灿;刘英;李淳;王健;郭帮辉;张建忠;孙强;赵建 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G02B21/36 文献下载
摘要：成像流式细胞仪的显微成像光学系统，涉及生物学和医学的光学仪器领域，解决了现有成像流式细胞仪的光学系统存在的光谱成像通道数较少、成像质量不能够达到衍射极限、无法提高细胞仪的分辨率的问题。包括显微物镜、二次成像镜组、多光谱分光器件、多光谱成像物镜和TDI相机。待测样品通过消色差显微物镜完成全波段高分辨率的放大成像，然后经过二次成像镜组得到一个中间像面，中间像面处放置一个视场光阑，再通过二次成像镜组准直，由多光谱分光器件堆栈分光，经多光谱成像物镜会聚于TDI相机
成像细胞显微光学系统