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公开(公告)号：CN118522467B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410977898.1
申请日：2024-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/90 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及健康数据分析技术领域，具体为一种消化道健康数据分析方法及系统，包括以下步骤，基于消化道内镜图像数据，通过高斯滤波器，对图像进行去噪处理，并利用直方图均衡化，增强图像对比度，应用卷积神经网络，通过卷积层、ReLU激活层和池化层的组合，从图像中提取视觉特征，生成视觉特征数据。本发明，通过结合卷积神经网络与Faster R‑CNN，提高了病变区域检测的准确性和速度，实现快速精准识别，长短期记忆网络分析时间序列数据，预测病情发展，支持早期诊断，随机森林算法识别异常模式，增强疾病预警，拓扑数据分析揭示病变结构和关联，结合医学知识图谱的决策树算法提供个性化治疗建议，考虑综合效益和风险，实现更精准、个性化的诊疗。
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公开(公告)号：CN112464102A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011599808.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 南通大学
Inventor： 沈晓红
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00 , G06F9/451
Abstract: 本发明涉及互联网通信技术领域，具体涉及一种应用程序的推荐方法。本发明结合用户填写的应用程序卸载原因、卸载前的操作历史、系统性能以及社交网络中的聊天记录等内容，综合分析获得用户卸载应用程序的真实原因，根据卸载原因获得相应的推荐的应用程序，形成应用程序列表，并依据用户操作行为和属性信息获得的用户对应用程序的偏好，对获得的应用程序排序，并推送给用户。本发明能够从多个维度分析用户卸载应用程序的真实原因，并基于真实的原因，推荐合适的应用程序，在满足条件的多个应用程序中，根据用户的偏好对应用程序排序，提高应用程序的推荐有效性，使得推荐的应用程序更符合用户需求，从而提高用户满意度。
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公开(公告)号：CN118522467A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410977898.1
申请日：2024-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/90 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及健康数据分析技术领域，具体为一种消化道健康数据分析方法及系统，包括以下步骤，基于消化道内镜图像数据，通过高斯滤波器，对图像进行去噪处理，并利用直方图均衡化，增强图像对比度，应用卷积神经网络，通过卷积层、ReLU激活层和池化层的组合，从图像中提取视觉特征，生成视觉特征数据。本发明，通过结合卷积神经网络与Faster R‑CNN，提高了病变区域检测的准确性和速度，实现快速精准识别，长短期记忆网络分析时间序列数据，预测病情发展，支持早期诊断，随机森林算法识别异常模式，增强疾病预警，拓扑数据分析揭示病变结构和关联，结合医学知识图谱的决策树算法提供个性化治疗建议，考虑综合效益和风险，实现更精准、个性化的诊疗。
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