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公开(公告)号：CN113537358B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110813430.5
申请日：2021-07-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/23213 , G16H50/70 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多组学数据集的癌症亚型识别方法及系统。该方法包括：获取各患者的样本数据；采用主成分分析方法对所述样本数据进行降维处理；基于降维后的数据构建相似图；所述相似图用于表示各患者之间的相似性；将各相似图投影到低维子空间；在格拉斯曼流形上合并各子空间；基于合并后的子空间，通过k‑means聚类算法识别癌症亚型。本发明结合了多层面的分子数据(mRNA、microRNA和甲基化)、临床数据和通路信息，以识别具有不同生物学特征和不同预后的患者群体，从而能够快速、准确的识别癌症亚型。
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公开(公告)号：CN111242933B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010046060.2
申请日：2020-01-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种视网膜图像动静脉的分类装置，涉及医学图像处理领域，包括：图像获取模块，用于获取待分类图像；预处理模块，用于对所述待分类图像进行预处理，得到预处理图像；对抗网络模块，包括预先训练的生成器单元，所述预先训练的生成器单元用于根据所述预处理图像输出每个像素点的动静脉分类概率；结果输出模块，用于根据所述预处理图像中每个像素点的动静脉分类概率，生成动静脉分类结果。本发明还提供了一种视网膜图像动静脉的分类设备及存储介质，能降低分类算法的复杂度，并且不需要手工设计视网膜血管拓扑结构的特征和度量函数，提高了对视网膜图像进行动静脉分类的分类速度和准确性。
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公开(公告)号：CN113379770B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110744876.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种鼻咽癌MR图像分割网络的构建方法、图像分割方法及装置，其中，构建方法包括：对获取的鼻咽癌MR样本图像组进行特征提取，得到不同尺度的多个特征图；基于注意力机制对多个特征图中通道数量最大的特征图进行处理，得到注意力增强后的目标特征图；进一步对此目标特征图进行多尺度特征增强，得到中间掩膜；对中间掩膜进行多次上采样，得到与鼻咽癌MR样本图像组尺寸相同的目标分割掩膜；其中，每一次对中间掩膜进行上采样后，获取多个特征图中与当前中间掩膜尺寸相同的特征图，根据所述特征图的特征信息修正中间掩膜。上述方法能够得到更加准确的鼻咽癌MR图像分割结果，有效提高图像分割结果的准确率。
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公开(公告)号：CN113379770A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110744876.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种鼻咽癌MR图像分割网络的构建方法、图像分割方法及装置，其中，构建方法包括：对获取的鼻咽癌MR样本图像组进行特征提取，得到不同尺度的多个特征图；基于注意力机制对多个特征图中通道数量最大的特征图进行处理，得到注意力增强后的目标特征图；进一步对此目标特征图进行多尺度特征增强，得到中间掩膜；对中间掩膜进行多次上采样，得到与鼻咽癌MR样本图像组尺寸相同的目标分割掩膜；其中，每一次对中间掩膜进行上采样后，获取多个特征图中与当前中间掩膜尺寸相同的特征图，根据所述特征图的特征信息修正中间掩膜。上述方法能够得到更加准确的鼻咽癌MR图像分割结果，有效提高图像分割结果的准确率。
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公开(公告)号：CN108416360A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810037664.3
申请日：2018-01-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于乳腺钼靶钙化特征的癌症诊断系统及方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取乳腺钼靶X线数据集；步骤2、分别对乳腺钼靶X线数据集中的各个图像进行图像增强处理，并进行二值化分割出钙化病灶区域；步骤3、分别对图像增强处理和二值化处理之后的钙化病灶区域进行特征提取得到传统特征和深度特征；步骤4、对传统特征和深度特征进行典型关联分析，将与传统特征关联权重低的深度特征删去，保留与传统特征关联紧密的深度特征；步骤5、对保留的深度特征进行支持向量机线性分类模型的训练，得到分类器。所述方法能够有效避免传统卷积神经网络对乳腺钼靶钙化诊断上的过拟合，实现了对于任意分辨率下钼靶图像病灶的自动诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118197432A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410401194.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16B40/00 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络与对比学习的自动基因功能预测系统，包括：数据导入模块，用于加载多个生物网络数据以及对应的蛋白质序列，并对数据进行预处理；数据增强模块，使用图扰动的方式对每个生物网络数据进行数据增强；基因表征训练模块，利用图神经网络与对比学习得到对应的基因表征；基因功能预测模块，使用支持向量机针对基因是否具有某些特定的基因功能进行预测。本发明采用图神经网络而非传统深度学习网络来充分提取生物网络数据的信息，同时采用对比学习来捕获数据分布并生成富有语义的表示，有效提升了后续基因功能预测的效果。
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公开(公告)号：CN116451095A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310313005.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多源异构医疗数据多视图聚类方法、装置、介质及设备，所述方法包括：获取原始多源异构医疗数据；对每一所述视图的数据进行特征提取，得到与每一所述视图一一对应的隐表示；对所述隐表示进行轮换对抗学习，对齐隐表示的分布，以重新确定若干个新的隐表示；根据所述新的隐表示进行一致性隐表示学习，得到一致性隐表示；将所述一致性隐表示输入至聚类层，得到所述聚类层输出的聚类结果；其中，所述聚类层为采用聚类自监督损失函数训练得到的。本发明实施例解决了各个视图特征空间不对齐造成的难以融合的问题，能够实现更有效地特征融合，并得到类内更紧凑且类间稀疏的类簇结构，最终提高多源异构医疗数据的聚类效果。
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公开(公告)号：CN116340792A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310312966.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种多源数据特征筛选分析方法、装置、介质及设备，所述方法包括：获取原始多源数据；对所述原始多源数据进行特征筛选后，执行图学习操作，得到若干个视图内亲和矩阵；整合所述视图内亲和矩阵，得到三阶张量；对所述三阶张量进行张量计算，得到多源数据特征分析结果。本发明实施例能够有效结合软阈值嵌入学习和低维嵌入学习，以对原始多源数据进行协同学习，从而兼顾从原始空间以及低维空间中分别得到的亲和图，保留更丰富的特征信息并实现无监督的特征筛选，再结合张量计算，能够更好地保持亲和图的空间结构，并为探索不同亲和图之间的一致性提供一个多视图的观察，此外，能够实现更高的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN111223528B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010019135.8
申请日：2020-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16B40/30
Abstract: 本发明公开了一种多组学数据聚类方法，包括：获取待测样本的多个原始组学数据，并对所述原始组学数据进行标准化，得到组学数据；构建每个所述组学数据的局部相似矩阵；将所述局部相似矩阵输入到预设的谱聚类模型，得到每个所述组学数据的聚类结果，并基于所述聚类结果更新所述局部相似矩阵；根据更新后的局部相似矩阵建立优化模型，并通过求解所述优化模型，得到全局相似度矩阵；将所述全局相似度矩阵输入到所述谱聚类模型，得到所述待测样本的亚型识别结果。本发明还公开了一种多组学数据聚类装置，能有效解决现有技术没有考虑不同组学的权重，及基于谱聚类的算法没有利用到由谱聚类得到的多个子图的节点路径信息导致影响分型准确性的问题。
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公开(公告)号：CN111243666B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010024079.7
申请日：2020-01-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于Nextflow的环状核糖核酸自动化分析方法及系统，所述系统包括质量控制模块、比对模块、定量模块、合并去重模块和报告生成模块，其中，每个模块的功能均由设定的一个或多个软件分别独立实现。本发明实施例通过Nextflow框架将多个环状核糖核酸的分析软件进行整合，并对所述多个软件分析出来的结果进行比对、去重和筛选，综合不同软件的分析结果得出最终结果，从而能够获得更加全面，精确的cicRNA预测分析报告。
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