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公开(公告)号：CN108170840B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201810036779.0
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向文本的领域分类关系自动学习方法，采用MEDLINE作为语料库，进行术语抽取与概念抽取，将抽取到的概念进行基于句法相似度和语义相似度的五个维度相似度的计算，然后各个维度的相似度进行加权，得出最终相似度矩阵，以此为依据进行层次聚类得出初始的树状图，再对树状图进行相应的剪枝和聚簇标记，最终得出体现概念之间的分类关系树状图；本发明不需要大量的手工标记，节省了人力与时间开销；将抽取到的术语与权威知识库UMLS超级叙词表进行映射，得出准确的领域概念；采用层次聚类的分布式方法，结合领域背景知识，提供五个维度相似度的计算；提出基于极值距离估计的无监督的层次聚类动态剪枝方法，能够更好地得出领域相关的分类关系。
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公开(公告)号：CN110243413A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910570673.3
申请日：2019-06-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种用于超重力离心模型的物理状态监测装置和监测方法，所述监测装置由模型箱、可升降固定机构、位移监测组和位移靶标四部分组成，能够实现模型在试验过程中液面和土面位移变化的同步监测；所述监测方法基于超重力离心模型内部气体的物态方程，根据上述监测装置得到的实测数据，获得试验过程中模型物理状态的时域特性；所述超重力离心模型是在超重力环境中，由气体、液体、固体颗粒材料组成的三相介质模型；所述物理状态包含模型饱和度以及温度场均值水平两项指标。
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公开(公告)号：CN108245132A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810036961.6
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙的医疗可穿戴设备智能交互方法，对智能终端与监护设备的蓝牙连接逻辑进行改进；在智能终端上通过监护设备的距离及运动轨迹自动判别是否需要连接监护设备。在设备连接过程中，通过验证机制对设备身份进行识别，对于识别成功的设备实现自动连接。在设备连接数量达到上限时，自动断开不需要的设备连接，然后自动连接新设备。断开的旧连接被放置到挂起设备列表中，患者可以随时进行设备快速切换，重新连接旧连接。本发明中智能终端可以根据监护设备的运动轨迹自动判断是否需要连接监护设备。监护设备的连接可以自动化完成，避免用户进行复杂的操作，提高连接效率，优化用户使用体验。
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公开(公告)号：CN108243194A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201810037257.2
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义的云存储访问控制方法，首先构建本体知识库并制定语义规则，在用户将数据上传到云之前将待加密数据进行语义转换，用推理引擎进行语义推理，辅助用户制定访问策略。然后将用户的访问策略转换为访问结构树，进行加密操作。为每一位用户根据其提供的一系列属性生成私钥，并将私钥存放在可信的第三方。当其他用户想要访问该数据时，从第三方获取其私钥，根据私钥中隐含的属性是否符合密文中隐含的访问结构进行解密或不解密的操作。并且在紧急场景下，通过具体情景的不同要求数据访问者提供不同类型的证明信息，并进行语义推理，如果判断出紧急情况属实则为访问者临时开放访问权限，从而实现一种高度灵活的访问控制。
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公开(公告)号：CN108170840A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810036779.0
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向文本的领域分类关系自动学习方法，采用MEDLINE作为语料库，进行术语抽取与概念抽取，将抽取到的概念进行基于句法相似度和语义相似度的五个维度相似度的计算，然后各个维度的相似度进行加权，得出最终相似度矩阵，以此为依据进行层次聚类得出初始的树状图，再对树状图进行相应的剪枝和聚簇标记，最终得出体现概念之间的分类关系树状图；本发明不需要大量的手工标记，节省了人力与时间开销；将抽取到的术语与权威知识库UMLS超级叙词表进行映射，得出准确的领域概念；采用层次聚类的分布式方法，结合领域背景知识，提供五个维度相似度的计算；提出基于极值距离估计的无监督的层次聚类动态剪枝方法，能够更好地得出领域相关的分类关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106841012A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710007719.1
申请日：2017-01-05
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G01N15/1425 , G06K9/6224
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式图模型的流式细胞计数据自动门控方法，将分布式技术应用于流式细胞计数据的门控计算；对于图模型所有按元素操作的执行并行化计算，提高程序执行性能；基于随机投影树的kNN搜索策略，降低构造图的时间到线性复杂度；Spark的分布式存储方式可以处理更大规模的数据集。利用随机投影树加快了kNN的搜索效率；对于边权值的操作进行了并行化；割图算法采用了并行化的社群划分算法。本发明通过分布式计算框架实现对流式细胞计数据的门控过程进行基于图模型的聚类分析，对原始数据进行自动的划分，从而提升数据分析效率和准确度，降低划分过程的重复劳动和人为主观因素。
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公开(公告)号：CN114996248B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210434307.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G16H10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于湖仓一体架构的多阶段医疗数据规整与质量控制系统，包括存储层、计算层、服务层和交互层；存储层用于存储从医疗机构获取的以数据表形式存储的操作型数据存储数据、计算层的中间结果数据以及计算层最终生成的OMOP通用数据模型；计算层接受服务层的计算任务进行计算处理；服务层包括质量控制模块和数据规整模块；数据规整模块将数据规整任务下发至计算层计算处理；质量控制模块对结果数据进行分析和校验；交互层向用户提供Web界面，展示任务执行过程和数据质量结果。本发明采用湖仓一体数据管理架构和Spark分布式计算引擎，加快了数据规整效率，解决了单机处理海量医疗数据速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN117574440B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410067638.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种签名技术的联盟链医疗数据确权溯源方法及系统。本发明引入多重签名技术，医疗数据的流通需要在联盟链上得到相应患者和医生的多重签名，能够减少医疗数据的不合法流通，明确患者和医生对医疗数据享有的法律权利。本发明引入公平盲签名技术，使得医疗数据流通是在监管机构的监管下进行的，在需要对流通信息进行溯源的情况下，监管机构能够联合半可信第三方对特定医疗数据流通信息进行追踪溯源。本发明将链上医疗数据流通签名和链下医疗数据传输分开，能够在保证医疗数据安全的同时进行医疗数据的确权溯源，大大降低隐私暴露风险。
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公开(公告)号：CN117877688A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410016756.9
申请日：2024-01-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H30/20 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于任务约束增强对抗生成网络的数字病理图像标准化系统，包括数据集构建模块、数据预处理模块、生成器模块、判别器模块、任务约束模块和损失计算模块。本发明根据特定任务的计算机辅助病理诊断系统基于的深度学习模型的训练集构建规模庞大的源数据集，相较于数量有限的数字病理图像模板更能适配复杂多变的临床实践，同时将数字病理图像转化为灰度图作为生成器的输入保留了原始数字病理图像的结构信息。本发明在生成器模块中采用多层嵌套的U‑Net网络架构，可以生成分辨率更高的数字病理图像，同时引入任务约束以增强对抗生成网络，保证生成器针对特定任务学习到所需的图像特征，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN117577333B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410067682.1
申请日：2024-01-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H50/30 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于因果特征学习的多中心临床预后预测系统。本发明通过引入互补掩码器，实现因果特征和非因果特征的对抗学习，两者相互促进，同时使用多分支预后预测网络平衡因果特征和非因果特征之间的信息量，从而最大限度减少信息损失，保证下游预后预测任务的信息充分性。本发明通过引入双任务网络，基于分离的因果特征进行多分支预后预测任务，基于分离的非因果特征进行医疗机构识别任务，进一步提升特征分离效果。在预测阶段，医疗机构识别网络根据非因果特征生成概率权重，聚合多分支预后预测网络预测结果，有效利用非因果特征，提高患者数据的信息利用率，保证模型在不同应用环境下的泛化能力的同时保持良好的预测能力。
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