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公开(公告)号：CN114003734A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111385628.4
申请日：2021-11-22
摘要： 本发明公开了一种乳腺癌风险因素知识体系模型、基于知识体系的乳腺癌风险因素知识图谱系统及其构建方法，属于大数据处理领域，可应用于智慧医疗评估和风险预测。该知识体系模型包括本体建立模块、数据获取模块、知识评价模块、关系分类模块。本发明提供的乳腺癌风险因素知识体系模型及知识图谱系统能够对乳腺癌及相关风险因素知识进行结构化及标准化处理，有利于后续扩大应用及维护，能够对乳腺癌的病因互作关系进行有效梳理、同时还能够将复杂多维风险因素实体及关系进行网络化连接，在未来能够从多角度多方面应用于基于知识图谱数据的智慧医疗系统中，有助于提高筛查项目的卫生效益，提升社会总体健康水平，具有重要研究意义。
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公开(公告)号：CN114003734B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111385628.4
申请日：2021-11-22
摘要： 本发明公开了一种乳腺癌风险因素知识体系系统、基于知识体系的乳腺癌风险因素知识图谱系统及其构建方法，属于大数据处理领域，可应用于智慧医疗评估和风险预测。该知识体系系统包括本体建立模块、数据获取模块、知识评价模块、关系分类模块。本发明提供的乳腺癌风险因素知识体系体系及知识图谱系统能够对乳腺癌及相关风险因素知识进行结构化及标准化处理，有利于后续扩大应用及维护，能够对乳腺癌的病因互作关系进行有效梳理、同时还能够将复杂多维风险因素实体及关系进行网络化连接，在未来能够从多角度多方面应用于基于知识图谱数据的智慧医疗系统中，有助于提高筛查项目的卫生效益，提升社会总体健康水平，具有重要研究意义。
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公开(公告)号：CN112001308A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010854984.5
申请日：2020-08-21
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及由智能设备进行的行为识别方法，提供了一种采用视频压缩技术和骨架特征的轻量级行为识别方法，主旨在于解决采用深度学习方法造成的运行时间过长、硬件设施要求高的问题。主要方案包括，1)神经网络模型预训练；2)视频压缩；3)定长筛选视频帧4)提取人体骨架关键点；5)图像灰度化与骨架关键点增益；6)神经网络模型微调，7)动作类别识别。同时得益于上述方法，单个视频仅生成少量的图像，使得可在经过通道维度上堆叠增益灰度图，并通过轻量级的二维卷积神经网络同样能够确保模型性能，而无需采用三维卷积长时间处理大量的视频帧。
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公开(公告)号：CN113284564B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110621718.2
申请日：2021-06-03
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及生物材料与计算机软件信息技术领域，提供了一种掺杂羟基磷灰石生物材料的骨诱导性高通量筛选的方法。目的在于提供一种可以快速筛选出一类具有优良特性的骨诱导性材料的通用方法。主要方案包括对掺杂后羟基磷灰石筛选出结构最为稳定的掺杂羟基磷灰石材料的晶胞结构进行不同晶体排列的矢量方向的晶面扩展，得到具有不同形貌的晶面结构进行骨生长因子的材料结构与生物分子的高通量对接，筛选出吸附复合构型；对吸附复合构型，通过高通量分子动力学模拟，筛选出掺杂羟基磷灰石晶面结构与骨生长因子最优的吸附构象；通过对最优的吸附构象的结果整合分析得到骨诱导性最好的掺杂羟基磷灰石材料的晶体结构和有利的骨生长因子。
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公开(公告)号：CN114741393B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210413041.8
申请日：2022-04-19
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F16/25 , G16C60/00
摘要： 本发明涉及材料基因工程数据存储领域，提供了一种材料基因工程数据转换及检索方法。本发明的目的在于解决现有材料基因工程数据库存在不能精确检索数据结果的技术问题。主要方案包括根据json文件新建一张主表，读取json文件的templete部分，并解析为一棵树得到templete树，将templete部分信息写入主表，遍历templete树的子节点，对数组型和表格型子节点新建子表，子表记录_pid_为父表的id，并将子节点信息写入子表；对ison数据中的data部分数据，依次处理每条记录数据，将记录数据中的每条数据写入主表和子表的对应的字段，给予每条数据唯一标识符_id_以及主表子表之间的关联表示_pid_；使用SQL语言查询，通过每张数据表中的_id_和_pid_字段对将主表、子表进行关联，实现跨模板的数据检索。
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公开(公告)号：CN112001308B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010854984.5
申请日：2020-08-21
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及由智能设备进行的行为识别方法，提供了一种采用视频压缩技术和骨架特征的轻量级行为识别方法，主旨在于解决采用深度学习方法造成的运行时间过长、硬件设施要求高的问题。主要方案包括，1)神经网络模型预训练；2)视频压缩；3)定长筛选视频帧4)提取人体骨架关键点；5)图像灰度化与骨架关键点增益；6)神经网络模型微调，7)动作类别识别。同时得益于上述方法，单个视频仅生成少量的图像，使得可在经过通道维度上堆叠增益灰度图，并通过轻量级的二维卷积神经网络同样能够确保模型性能，而无需采用三维卷积长时间处理大量的视频帧。
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公开(公告)号：CN113313188A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110650615.9
申请日：2021-06-10
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及计算机信息技术领域，提供了一种跨模态融合目标跟踪方法。目的在于解决跨模态目标之间的差异过于巨大，单纯使用基于特征的匹配难以获得较好的效果的问题。主要方案包括构建生成由像素对齐模块、特征对齐模块、联合判别模块组成的对抗神经网络，在数据集上训练生成对抗网络，从不同摄像头采集的视频中提取待识别目标，并输入训练好的联合判别模块，得到目标和所有待识别目标之间的特征相似度；使用标注的目标在摄像头之间的转移时间数据集，训练出一个根据转移时间预测目标之间的时间相似度的逻辑回归模型，利用该模型计算出两目标之间的时间相似度；特征相似度和时间相似度相加得到总相似度，总相似度最高的目标对即为同一目标。
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公开(公告)号：CN111723552B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010569438.7
申请日：2020-06-20
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F40/154 , G06F40/186 , G06F16/25
摘要： 本发明公开了一种高效JSON文件格式及内容验证方法，包含构建模板树、读取文档、解析键值对、将解析后的结果与结构树匹配四个部分；相对于现有方式来讲，本发明具有以下优点及有益效果：JSON文档的验证是数据处理中的一个关键步骤。EvsJSON是一种新颖而高效的JSON文档验证方法，现有的方法能够检验JSON文档的结构及内容，但仅限于完整的文档，无法检验拆分后的多个文档；而本发明对应的JSON格式与内容验证算法，不仅在验证速度上超越现有方法，而且能够对拆分文档进行验证，克服了现有方法所遇到的困难。
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公开(公告)号：CN114580640A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210219237.3
申请日：2022-03-08
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了一种基于嵌入学习的知识超图链接预测方法，通过知识超图中现有实体间的链接自动学习潜在空间中实体和关系的嵌入，根据学习得到的嵌入进行计算，从而推理出知识超图中缺失的链接。其中，通过引入关系角色矩阵，显式地为不同关系中不同位置上的实体角色信息进行建模，以灵活表示实体在不同元组中的嵌入。并对关系进行细化分解，以增加实体和关系之间的交互。同时，提出组块的概念以增加元组嵌入不同位置元素之间的交互。在真实知识超图数据集上的实验结果表明，本发明能够有效地对知识超图中的链接进行预测。
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公开(公告)号：CN111723552A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010569438.7
申请日：2020-06-20
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F40/154 , G06F40/186 , G06F16/25
摘要： 本发明公开了一种高效JSON文件格式及内容验证方法，包含构建模板树、读取文档、解析键值对、将解析后的结果与结构树匹配四个部分；相对于现有方式来讲，本发明具有以下优点及有益效果：JSON文档的验证是数据处理中的一个关键步骤。EvsJSON是一种新颖而高效的JSON文档验证方法，现有的方法能够检验JSON文档的结构及内容，但仅限于完整的文档，无法检验拆分后的多个文档；而本发明对应的JSON格式与内容验证算法，不仅在验证速度上超越现有方法，而且能够对拆分文档进行验证，克服了现有方法所遇到的困难。
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