公开(公告)号：CN108764314B

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN201810475821.9

申请日：2018-05-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘奎 ,  康桂霞 ,  张宁波 ,  侯蓓蓓

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/21 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种结构化数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，结构化数据分类方法包括：获取待分类结构化数据；将所述待分类结构化数据输入预先训练得到的卷积神经网络模型，得到所述待分类结构化数据的分类结果，其中，所述卷积神经网络模型包括全连接层及卷积神经子网络，所述全连接层为所述卷积神经网络模型中的第一层。通过本方案可以提高卷积神经网络模型对结构化数据分类的准确率。

公开(公告)号：CN108648827A

公开(公告)日：2018-10-12

申请号：CN201810449174.4

申请日：2018-05-11

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军总医院

Inventor： 刘奎 ,  倪壮 ,  康桂霞 ,  杨波 ,  张宁波

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明实施例提供的一种心脑血管疾病风险预测方法及装置，包括：获取样本集；将样本集中的样本分为预设数量的局部簇，根据预设的第一K值与所述第一距离集合，计算得到输入样本的第一K值个第一邻近样本，从而确定目标局部簇，计算所述输入样本与所述目标局部簇中样本的距离，从而确定所述输入样本第二K值个第二邻近样本；确定输入样本的标签，确定输入样本是否是心脑血管疾病患者的样本；最终确定待预测患者是否是心脑血管疾病患者。本实施例考虑到心脑血管疾病患者特征数据相似度较高，避免了不同样本数据对训练预测模型的影响。因此，可以提高预测待预测患者是否是心脑血管疾病患者的准确率。

公开(公告)号：CN108648827B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN201810449174.4

申请日：2018-05-11

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军总医院

Inventor： 刘奎 ,  倪壮 ,  康桂霞 ,  杨波 ,  张宁波

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明实施例提供的一种心脑血管疾病风险预测方法及装置，包括：获取样本集；将样本集中的样本分为预设数量的局部簇，根据预设的第一K值与所述第一距离集合，计算得到输入样本的第一K值个第一邻近样本，从而确定目标局部簇，计算所述输入样本与所述目标局部簇中样本的距离，从而确定所述输入样本第二K值个第二邻近样本；确定输入样本的标签，确定输入样本是否是心脑血管疾病患者的样本；最终确定待预测患者是否是心脑血管疾病患者。本实施例考虑到心脑血管疾病患者特征数据相似度较高，避免了不同样本数据对训练预测模型的影响。因此，可以提高预测待预测患者是否是心脑血管疾病患者的准确率。

公开(公告)号：CN109146891A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810811699.8

申请日：2018-07-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 侯蓓蓓 ,  刘奎 ,  康桂霞 ,  张宁波

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明实施例提供了一种应用于MRI的海马体分割方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取MRI三维影像；构建大小为预设尺寸，且包含所述MRI三维影像的敏感区域的目标图像；将所述目标图像分别输入预先训练得到的至少两个交互神经网络中，得到各所述交互神经网络输出的预分割结果；根据预先确定的各所述交互神经网络的权重，以及各所述交互神经网络输出的预分割结果，确定所述MRI三维影像的分割结果。本发明实施例可以提高对海马体分割的效率。

公开(公告)号：CN109146891B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201810811699.8

申请日：2018-07-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 侯蓓蓓 ,  刘奎 ,  康桂霞 ,  张宁波

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明实施例提供了一种应用于MRI的海马体分割方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取MRI三维影像；构建大小为预设尺寸，且包含所述MRI三维影像的敏感区域的目标图像；将所述目标图像分别输入预先训练得到的至少两个交互神经网络中，得到各所述交互神经网络输出的预分割结果；根据预先确定的各所述交互神经网络的权重，以及各所述交互神经网络输出的预分割结果，确定所述MRI三维影像的分割结果。本发明实施例可以提高对海马体分割的效率。

公开(公告)号：CN108764314A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810475821.9

申请日：2018-05-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘奎 ,  康桂霞 ,  张宁波 ,  侯蓓蓓

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种结构化数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，结构化数据分类方法包括：获取待分类结构化数据；将所述待分类结构化数据输入预先训练得到的卷积神经网络模型，得到所述待分类结构化数据的分类结果，其中，所述卷积神经网络模型包括全连接层及卷积神经子网络，所述全连接层为所述卷积神经网络模型中的第一层。通过本方案可以提高卷积神经网络模型对结构化数据分类的准确率。