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[发明专利]一种生物医学文本的重叠关系联合抽取方法及相关设备-CN202310782735.3有效
发明人： 陈先来;孙瑜;陈翔;安莹;黄金彩 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种生物医学文本的重叠关系联合抽取方法及相关设备，包括：通过获取待抽取的生物医学文本数据，构建有融合模块、主体抽取模块以及客体抽取模块的重叠关系三元组联合抽取框架，将待抽取的生物医学文本数据输入重叠关系三元组联合抽取框架进行抽取，得到生物医学文本数据的重叠关系三元组；与现有技术相比，本发明通过融合模块将待抽取的生物医学文本数据中的每个文本与多个关系类型进行融合；抽取主体结束位置时引入了主体开始位置的信息，帮助抽取主体；同时在进行客体提取时引入了客体开始位置的信息和客体相对于主体的相对距离信息，帮助抽取客体；提高了重叠关系三元组抽取的准确性。
一种生物医学文本重叠关系联合抽取方法相关设备

[发明专利]一种患者临床风险评估方法、装置、设备及介质-CN202310676071.2在审
发明人：安莹;蔡光磊;任立男;陈先来 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种患者临床风险评估方法、装置、设备及介质。该评估方法包括：对目标患者的电子病例时序数据进行处理，生成患者初级表示向量；获取绝对偏移量，并获取绝对偏移量的绝对偏移量嵌入表示；获取相对偏移量，并获取相对偏移量的相对偏移量嵌入表示；对绝对偏移量嵌入表示进行特征提取，得到绝对偏移量特征；对相对偏移量嵌入表示进行特征提取，得到相对偏移量特征；利用患者初级表示向量对绝对偏移量特征和相对偏移量特征进行融合，得到患者最终表示向量；利用临床风险评估模块对患者最终表示向量进行计算，得到患者在当前时刻T的临床风险结果。本申请的评估方法能提高风险评估的准确性。
一种患者临床风险评估方法装置设备介质

[发明专利]基于多模态图像数据的多层次融合皮肤病诊断系统-CN202211535590.9有效
发明人： 陈先来;彭鹏;陈翔;赵爽 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种基于多模态图像数据的多层次融合皮肤病诊断系统，属于医学诊断技术领域，具体包括：数据集构建模块采集临床图像和皮肤镜图像数据；将多模态图像数据集中两种模态数据分别输入两个模态特征提取模块中；通过通道维加权模块对输入特征进行加权，根据特征图对诊断的重要性，增加或减少相关特征的权重；特征融合模块提取两个模态特征提取模块中多个层次的特征，对同一维度的特征进行特征级融合；初步诊断模块包括多个分类器；最终诊断模块包括自适应性决策融合模块，通过自适应决策融合模块融合分析初步诊断结果，得到最终诊断结果。通过本公开的方案，有效解决多模态融合时的信息丢失问题，并提高皮肤病早期诊断的准确性。
基于多模态图像数据多层次融合皮肤病诊断系统

[发明专利]面向医疗大数据的区块链与联邦学习融合方法-CN202211514821.8有效
发明人： 陈先来;李凯欣;安莹 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本申请适用于联邦学习技术领域，提供了一种面向医疗大数据的区块链与联邦学习融合方法，包括：在医疗客户端和矿工之间构建区块链网络和联邦学习训练环境；医疗客户端利用本地医疗数据集训练深度学习模型，对缺失标签的类别限制分类层权重，完成训练后将本地模型上传给关联矿工获得数据激励；矿工们交叉验证模型更新后，运行工作量证明机制产生新的区块并获得挖矿奖励，随后将模型更新存储于新的区块中并添加到区块链中；医疗客户端从区块链上下载新的区块，并依据智能合约校验准确率，动态调整权重来更新全局模型；重复上述步骤，直至全局模型收敛。本申请能提升全局模型的性能，提高联邦学习系统的鲁棒性，提升各医疗机构对联合训练的积极性。
面向医疗数据区块联邦学习融合方法

[发明专利]基于预训练语言模型的中文临床文本分词方法-CN202110028054.9在审
发明人： 陈先来;张斌 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明属于计算机数据挖掘与应用领域，主要是实现医疗临床文本领域电子病历的分词算法。本发明主要通过传统LSTM和CRF结合预训练语言模型以及无标注数据和少量标注数据，训练得到一个领域适应性较强的语言模型，最终达到在临床文本上分词取得较好的效果。本方法相比传统获取word embedding来做文本序列的分析的神经网络方法，不仅可以充分利用大量无标注数据，还可以减少对标注数据的依赖，可以大程度的减少人工成本，并且能够获得更好的效果。
基于训练语言模型中文临床文本分词方法

[发明专利]一种对组织病理图像进行细胞核分割的半监督学习方法-CN202210185181.4在审
发明人：钟玄同;陈先来;安莹 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种专用于对苏木精伊红染色的组织病理图像进行细胞核分割的半监督学习方法。本发明提供的细胞核分割方法，依据组织病理图像和细胞核分割的特点，采用带稀疏约束的非负矩阵分解来分离组织病理图像中的苏木精和伊红两种染剂，再通过将组织病理图像中的伊红染剂替换成其他组织病理图像中的伊红染剂，从而可以制作出一组正例样本，这正例样本具有相同的苏木精染剂，因此具有可解释的不变性。将多组正例样本输入编码器，编码器输出对应的嵌入表征向量。再采用对比学习损失函数来约束模型，使得模型能够学习正例样本中的不变性，即苏木精染剂。因为苏木精染剂会染色细胞核以及其他富有核酸的部分，例如核糖体，所以苏木精染剂和细胞核具有较高的相关性。当模型学习到苏木精染剂的特征时，这些特征契合了细胞核分割任务的特点，从而有助于下游细胞核分割任务的训练。由于构造正例样本和预训练是不需要标签的，因此这种方式可以利用大量的无标注数据进行训练。最后，预训练好的编码器加入分割模型，在极少量的有标注数据上微调，从而能够达到比少量样本上的有监督学习更好的效果。因此，也减少了标注数据的需求，极大地减轻了人力成本。
一种组织病理图像进行细胞核分割监督学习方法

[发明专利]一种基于多域特征学习的心电信号分类方法和系统-CN202210297296.2在审
发明人：安莹;李梦雪;陈先来;任立男 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多域特征学习的心电信号分类方法和系统，所述分类方法包括：对原始心电信号进行预处理，即提取心电信号的RR间隔序列及P波区数据，并将P波区数据进行时频转换得到P波区时频图；对心电信号进行多域特征提取，得到心电信号的心律特征表示、心房活动特征表示及全局时空特征表示；再融合心律特征表示、心房活动特征表示以及全局时空特征表示得到心电信号的融合特征，并将融合特征输入分类层得到心电信号的分类结果。本发明实现了多域特征的采集及融合，将局部特征与全局特征相结合，获得更为完整的患者表示，进而提高了模型分类结果的精度。尤其是将所述方法应用于房颤分类时，其分类结果对临床辅助医生决策具有重要意义。
一种基于特征学习电信号分类方法系统

[发明专利]篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质-CN202210024684.3有效
发明人：李芳芳;崔玉峰;张健;龙军;陈先来 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明中提供了一种篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：得到有监督文本数据集；得到标题特征项集和内容特征项集；对标题特征项集和内容特征项集中的每个特征项进行向量化；将向量化后的标题特征项集合训练长短时记忆神经网络，得到标题分类模型，以及，将向量化后的内容特征项集合训练分级注意力网络，得到内容分类模型；将标题特征项集输入标题分类模型，得到一级预测结果；根据层级标签体系，将内容特征项集根据一级预测结果输入与其对应的内容分类模型，得到二级预测结果。通过本发明的方案，实现了捕捉分类的层级信息，提高了分类的适应性和精度。
篇章文本层级标签分类方法系统设备介质

[发明专利]网络大数据长文本多标签分类方法、系统、设备及介质-CN202111417986.9有效
发明人：李芳芳;苏朴真;龙军;陈先来;徐雪松;毛星亮 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种网络大数据长文本多标签分类方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：获取原始数据集；对原始数据集进行分析构建每个标签对应的关键词表后进行预处理，得到文本数据；将文本数据转换为字向量和词向量，并计算文本数据内不同词对应的位置向量；得到嵌入向量；将嵌入向量输入空洞门卷积层进行编码，得到编码向量；根据自注意力机制模型提取编码向量的特征，得到文本数据中每个词的关联性，并形成分类结果。通过本公开的方案，通过构建关键词表将多标签长文本分割，并将文本数据转换为不同向量后进行编码，再利用自注意力机制提取特征得到每个词的关联性，形成分类结果，提高了分类效率和精准度。
网络数据文本标签分类方法系统设备介质

[发明专利]一种基于电子病历的患者死亡风险预测方法、系统、终端及可读存储介质-CN202111165778.4在审
发明人：安莹;刘洋;盛羽;陈先来 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电子病历的患者死亡风险预测方法、系统、终端及可读存储介质。本发明所述方法构建的患者死亡风险预测模型，其将时间信息添加至医疗特征数据中得到具有时间特性的患者特征数据，再利用时序模型学习各类患者特征数据的特征表示，挖掘不规则时间模式，再引入具有层次结构的注意力机制将异构的特征数据进行融合，得到更为全面的融合特征，最后，将患者的融合表示应用于死亡风险预测，提高了模型预测精度以及可靠性。本发明有效地解决了现有技术面临的不规则时序建模问题以及多元异构数据融合问题，并将本发明所述方法与其他方法在同一数据集上测试比较，实验结果表明本发明所述方法在危重症患者死亡风险预测方面具有较好的性能。
一种基于电子病历患者死亡风险预测方法系统终端可读存储介质

[发明专利]一种3D颅脑MRI医学影像报告自动生成方法及系统-CN202110828639.9在审
发明人：杨承林;陈先来;彭鹏 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种3D颅脑MRI医学影像报告自动生成方法及系统，包括：获取待生成医学影像报告的3D颅脑MRI医学图像；将所述待生成医学影像报告的3D颅脑MRI医学图像输入到预先训练好的基于Transformer的3D颅脑MRI医学影像报告自动生成模型中，生成医学影像报告；所述预先训练好的模型，是通过患者的3D颅脑MRI医学图像数据及对应的医学影像报告文本数据训练得到的。本发明公开的3D颅脑MRI医学影像报告自动生成方法在三维图像处理上做出了探索，采用3D CNN对图像特征进行有效的提取，并在Transformer解码器部分，引入一个额外的记忆网络模块，以提高医学影像报告自动生成的质量，用以辅助医生进行颅脑的精确诊断及相应报告的书写，减少阅片和撰写报告的时间。
一种颅脑 mri 医学影像报告自动生成方法系统

[发明专利]一种电子病历中异构数据特征融合方法及基于融合特征的预测方法、系统及可读存储介质-CN202110405703.2在审
发明人：安莹;唐琨;陈先来 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种电子病历中异构数据特征融合方法及基于融合特征的预测方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：步骤1：将患者的电子病历数据进行处理构成患者的就诊向量；步骤2：将每类数据的就诊向量作为原始输入数据，分别利用Bi_LSTM模型和CNN模型提取时序特征和非时序特征；步骤3：分别综合每类数据的时序特征和非时序特征得到综合特征；步骤4：利用所述综合特征挖掘每类数据的之间的作用信息得到每类数据对应的最终特征。其中，利用得到最终特征可以用于疾病风险预测，本发明综合了不同类型医学数据各自的时序和非时序特征及其之间的相互关系，以获得更准确的患者表示特征，进而提高了疾病风险预测结果的可靠性。
一种电子病历中异构数据特征融合方法基于预测系统可读存储介质

[发明专利]一种医疗大数据使用申请管理系统-CN202110088333.4在审
发明人： 陈先来;安莹;贾一珍 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗大数据使用申请管理系统，包括数据对接系统和申请管理系统；所述数据对接系统与医院信息系统连接，获取相关医疗数据的概要信息，用于用户申请表单的填写和检查；所述申请管理系统能够对用户身份和申请流程进行管理，供用户提出申请、初审人员、审核专家以及复审人员审核用户申请以及导出申请表单。本发明提供了一套将精准医学研究背景下的不同应用场景和敏感程度的数据进行划分的系统，能够对海量医疗大数据进行高效率的细分化管理，为更多的研究提供数据支撑。本发明对数据使用申请进行一站式全流程管理，研究人员的可以在本系统内方便的进行申请、审核、管理操作，提高了工作效率。
一种医疗数据使用申请管理系统

[发明专利]一种基于区块链的病例共享方法、系统及私钥存储介质-CN202110016852.X在审
发明人：赵晓宇;陈先来;曾工棉 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的病例共享方法，包括：S1.联盟链搭建：参与医疗数据生成的医院登记为管理员用户并加入区块链，组成联盟链网络；S2.用户注册：联盟链中所有成员使用相同客户端；S3.医疗数据的生成：患者每次就医后，由医生撰写医疗数据；S4.数据上传：医生将带有医患签名Sigdoc和Sigid的医疗数据上传至区块链网络中；S5.用户登录；S6.检索策略：用户对疾病编码进行检索，得到系统中该病种的所有数据；S7.在线交流：用户对病例检索后，与感兴趣的病例进行在线交流。通过运行智能合约对满足条件的数据进行上链，传播到各个节点后形成区块，散播到全网，使患者可以匿名性的获取到真实可靠的，已经发生的治疗方案，并与其余患者或者医生进行交流。
一种基于区块病例共享方法系统存储介质

[发明专利]一种多叉树森林K-匿名方法、系统、设备和可读存储介质-CN202010514315.3在审
发明人：罗霄;陈先来;刘莉;安莹;李忠民 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种多叉树森林K‑匿名方法、系统、设备和可读存储介质，以识别率的计算为基础，解决了贪婪算法在局域泛化模式中每一步最优泛化数据选择的问题，建立多叉树森林实现了泛化数据的存储和局域泛化，以多线程的泛化数据选择和K‑匿名的并行式计算判断提升了模型的效率。即在原始数据的基础上将部分数据泛化，使匿名后的数据集满足K‑匿名模型。在保障数据安全性的条件下，不会影响数据本身的真实性。同时模型保留了数据本身的分布，提高数据匿名化后数据的可用性，适用于小型数据集和大型数据集的匿名化处理。
一种多叉树森林匿名方法系统设备可读存储介质

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