公开(公告)号：CN111986814B

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202010847648.8

申请日：2020-08-21

申请人： 南通大学 ,  南通先进通信技术研究院有限公司

发明人： 王理 ,  白鹤鸣 ,  潘文洁 ,  杨永杰 ,  张远鹏

IPC分类号： G16H50/70 ,  G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N20/00 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

摘要： 本发明提供了一种红斑狼疮患者的狼疮性肾炎预测模型的建模方法，包括如下步骤：S10数据采集，使用自然语言处理方法从系统性红斑狼疮患者电子病历中抽取了表型数据以及人口统计学数据；S20将所述表型数据以及所述人口统计学数据通过01矩阵转换为特征向量；S30模型训练，使用部分所述特征向量对所述狼疮性肾炎预测模型进行训练，获得所述狼疮性肾炎预测模型。本发明的一种红斑狼疮患者的狼疮性肾炎预测模型的建模方法，使用大量现有的电子病历数据建立狼疮性肾炎预测模型，将所述狼疮性肾炎预测模型应用于所述红斑狼疮患者并发症的研究，可针对高危人群采取恰当措施，辅助医生诊疗，降低狼疮性肾炎的发病率。

公开(公告)号：CN115910236A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211407672.5

申请日：2022-11-10

申请人： 南通大学

发明人： 王理 ,  郝亚杰 ,  陈宇 ,  尹泽宇 ,  邵劲松

IPC分类号： G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G16C20/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N5/025

摘要： 本发明提供一种基于知识图增强和注意力分配的多维特征表示学习模型，为了解决现有技术中的相关问题，探索了多维度分子特征编码，并结合化学元素知识图谱，提出了MKGA模型。该模型包括三个子模块，从分子Smiles编码、分子图编码，以及特征融合预测。因此，该模型可以从1D语义及2D拓扑结构的角度学习分子特征。在分子图编码的过程中，还加入了CKG对分子图表示进行改进。考虑到分子图中不同原子对于分子性质影响程度的不同，我们设计了一种特征注意来校准分子图编码中不同原子的注意力权重。

公开(公告)号：CN115413868A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211144669.9

申请日：2022-09-20

申请人： 南通先进通信技术研究院有限公司 ,  南通大学

发明人： 王理 ,  邵劲松 ,  尹泽宇 ,  陈宇 ,  郝亚杰 ,  杨永杰

IPC分类号： A44C5/00 ,  A44C5/14 ,  A44C5/20

摘要： 本发明公开了一种基于5G通信技术的医疗呼叫装置，属于医疗辅助设备技术领域，包括呼叫组件，所述呼叫组件包括外壳体和安装在外壳体内部的医疗呼叫系统；所述医疗呼叫系统包括扬声器、语音录入器、蓄电池模块、5G通讯模块、控制器、北斗定位模块、睡眠监测模块、身份识别模块、心跳监测器和无线充电模块；外壳体的侧面安装有用于启动语音录入器的启动按钮。通过上述方式，本发明可佩戴在患者身上，方便移动，若病人在病床外发生突发状况，按动启动按钮录入语言即可联系护士台，可及时联系护士。本发明不仅具有呼叫功能，还可以监测病人的睡眠质量、心率等健康信息，便于护士台了解病人的睡眠、心率等信息。

公开(公告)号：CN106434752A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610413072.8

申请日：2016-06-14

申请人： 南通大学附属医院

发明人： 姚登福 ,  潘刘翃 ,  姚敏 ,  王理 ,  邱历伟

IPC分类号： C12N15/867

CPC分类号： C12N15/86 ,  C12N2740/15043

摘要： 本发明公开了敲除Wnt3a基因的过程及其验证方法，经过构建针对Wnt3a基因的Cas9慢病毒载体、HepG2细胞的培养与传代、目的细胞慢病毒感染与筛选、错配酶法验证基因敲除效率、细胞蛋白分析、CCK-8法检测细胞增殖的步骤完成对Wnt3a基因的敲除及验证。本发明的优点在于：本发明通过首次构建Cas9双载体慢病毒系统敲除Wnt3a基因,Crispr/Cas9 是一种能够对任何物种基因组的特定位点进行精确编辑的技术，使用该技术能够进行细胞水平单基因或多基因敲除，该方法比其它基因编辑技术靶向精确性更高，RNA靶向序列和基因组序列必须完全匹配，Cas9才会对DNA进行剪切，并可实现对靶基因多个位点同时敲除，载体构建实验周期短，节省大量时间和成本，并且无物种限制。

公开(公告)号：CN105589953A

公开(公告)日：2016-05-18

申请号：CN201510964759.6

申请日：2015-12-21

申请人： 南通大学

发明人： 王理 ,  邵劲松 ,  蓝俊 ,  施维 ,  薛均 ,  张远鹏 ,  董建成 ,  姚敏 ,  姚登福

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06F16/9577 ,  G06F16/955

摘要： 本发明公开了一种突发公共卫生事件互联网文本抽取方法，包括筛选作为对突发公共卫生事件信息进行挖掘的社会媒体，对筛选后的社会媒体进行分类，对于不同类别的社会媒体按照不同的方式进行文本抓取，以及将抓取的结果存入数据库。本方法充分考虑了不同社会媒体的不同特点，根据这些不同特点制定不同的信息抓取策略，从而实现了提高信息抓取速度、增进抓取信息的准确度，因此能够在第一时间收集突发公共卫生事件的舆情，对突发公共卫生事件的做出预警，此外还可供公共管理部门监测舆情使用。

公开(公告)号：CN104573009A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510010013.1

申请日：2015-01-08

申请人： 南通大学

发明人： 王理 ,  张远鹏 ,  钱旦敏 ,  董建成 ,  姚敏 ,  邵劲松 ,  蓝俊

IPC分类号： G06F17/30 ,  G06F17/27

CPC分类号： G06F16/93 ,  G06F17/2705 ,  G06N5/02

摘要： 本发明公开了一种领域知识库属性扩展的方法，包括建立属性要素框架,再通过参考《同义词词林》扩展属性词，从而作为种子集合。将已有的、并且词性标注和经过Gate标注的属性信息作为种子属性集合，设计种子模式，选择与种子模式匹配的内容信息，将这些特征词按照给定的文本模式结构进行模式化表示，从而生成新的文本模式，再用这些自动获取的文本模式来抽取新的特征属性，并将新的特征属性加入属性特征种子集合，不断重复这段过程从而完善扩充属性信息，本发明能提高领域知识库属性扩展覆盖面和精确度，进而提高领域知识库的质量，同时该方法简单高效。

公开(公告)号：CN104281714A

公开(公告)日：2015-01-14

申请号：CN201410591272.3

申请日：2014-10-29

申请人： 南通大学

发明人： 张远鹏 ,  王理 ,  钱旦敏

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06F17/30864 ,  G06F17/30557 ,  G06F17/30563 ,  G06F17/3087

摘要： 本发明公开了一种医院门户网站门诊专家信息抽取系统，对于查询接口的发现和筛选，采用静态发现和动态筛选相结合的方式，静态发现利用制定的规则，发现web页面中的查询表单；对于无法判断为查询接口的查询表单，采用动态筛选的方法，根据服务器的返回结果进行二次判断。在本发明中，通过建立领域模型，对查询接口所属领域进行分类，利用领域关键词进行表单填写，从而实现多属性查询表单的二次查询且不需要进行“正负”2次查询，节省了系统的开销。对于信息抽取时，噪声信息的过滤，提出了一种网页分块重要度模型，该模型根据网页分块的内容特征和空间特征，通过一定的算法为其分配重要程度值，重要程度值高的分块，为待抽取内容。

公开(公告)号：CN112214877B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202010965702.9

申请日：2020-09-15

申请人： 南通大学 ,  南通先进通信技术研究院有限公司

发明人： 白鹤鸣 ,  王康 ,  王理 ,  张远鹏

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06Q10/063

摘要： 本发明提供了一种基于量化指标的PM2.5反演方法，包括如下步骤：S10数据采集及预处理；S20多源数据融合；S30构建PM2.5的量化指标K；S40构建PM2.5反演模型，以及S50通过所述PM2.5反演模型获取最终的PM2.5的浓度。本发明的一种基于量化指标的PM2.5反演方法，将气象数据、卫星数据以及PM2.5排放数据结合获得综合量化指标，通过量化指标构建PM2.5反演模型，使用所述反演模型对反演PM2.5的浓度，与现有技术相比大大降低了运行成本、提高了空间覆盖率及反演精度。

公开(公告)号：CN113343710B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202110726042.3

申请日：2021-06-29

申请人： 南通大学 ,  南通先进通信技术研究院有限公司

发明人： 王理 ,  尹泽宇 ,  潘文洁 ,  邵劲松 ,  姚敏 ,  黄勋

IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F40/295 ,  G06F18/22 ,  G06N3/048 ,  G06N3/088

摘要： 本发明公开了一种基于Ising模型的无监督词嵌入表示学习方法，包含以下步骤S1.将输入的文本数据实体依照Ising Model构建稀疏矩阵WISM；S2.将WISM经过SLEP得到全局关系矩阵WWCM；S3.构建批次文本数据实体集Batchi；S4.依次将n个Batchi输入至Word2vec模型，利用Skip‑Gram框架结合负采样的方法得到各实体Vmij的梯度#imgabs0#及#imgabs1#步骤S5.利用局部关系矩阵Wscm结合梯度#imgabs2#更新辅助向量θu，利用负关系矩阵WNCM结合梯度#imgabs3#更新Vmij的词嵌入Veij，本发明通过利用引入由Ising模型获取的带有全局信息的矩阵结合梯度不断更新辅助向量θu及词嵌入Veij，在Word2vec训练过程中引入全局关系得分，本发明的词嵌入表示学习方法准确性高。

公开(公告)号：CN110348019B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN201910644003.1

申请日：2019-07-17

申请人： 南通大学

发明人： 王理 ,  王青华 ,  邵劲松 ,  黄勋 ,  姚敏

IPC分类号： G06F40/289 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

摘要： 本发明提供一种基于注意力机制的医疗实体向量转化方法，建立MedE2vec模型，具体包括以下步骤：患者整个医疗过程的电子病历包括时间分布零散的多次诊疗事件Event，单次的诊疗事件Event由患者的多个医疗实体Entity组成；输入患者的一次临床诊疗的所有医疗实体，由初始化向量矩阵W将其初始化为向量表示的诊疗序列；捕获患者诊疗事件序列V内部的医疗实体之间的关系即注意力机制；捕获患者不同诊疗事件间的关系：经过迭代训练得到向量矩阵W，W中的第i行即表示医疗实体集合中的向量；通过损失函数不断优化向量矩阵W，来得到最终的医疗实体向量。本发明是一个基于注意力机制的深度学习模型；MedE2vec可以生成更加精确的医疗实体向量。