公开(公告)号：CN116341182A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202211597273.X

申请日：2022-12-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹瑞芬 ,  李雪松 ,  陈伟 ,  司朗春 ,  张兴义 ,  郑春厚

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/24 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化和传统优化方法协同的质子调强多目标优化方法，包括：(1)数据导入，导入贡献度矩阵及每个感兴趣区域中采样点的位置序列；(2)质子调强多目标优化模型的构建，将医生对靶区的期望剂量通过建模转化为包含三个目标的多目标优化的模型，作为进化算法优化的目标函数；(3)将医生对所有感兴趣区域的剂量目标及约束限值，通过加权的方式转化为一个单目标优化问题，作为传统优化方法优化的目标函数；(4)多目标进化算法和传统优化方法的协同优化；(5)将协同进化得到的非劣解集输出给用户，用户从中挑选符合临床治疗要求的治疗方案。还公开了一种基于多目标进化和传统优化方法协同的质子调强多目标优化系统。

公开(公告)号：CN109785962B

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN201910012609.3

申请日：2019-01-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹瑞芬 ,  李国丽

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数的方法和系统，该方法包括以下步骤：S10、构建并训练得到神经网络的学习模型；S20、根据研究对象的原始图像及勾画后的解剖结构信息提取输入特征；S30、将输入特征导入学习模型，通过学习模型得到角度预测信息；S40、根据预测得到的角度，计算出每个角度对应的钨门大小及射野形状；以及S50、将预测得到射野角度及计算出的钨门大小、射野形状输出。本发明中预测得到的射野参数可以直接供放疗物理师计划设计时使用，从而避免了物理师手动反复调正带来的麻烦，省时省力，为提高物理师的工作效率提供了帮助。

公开(公告)号：CN119229958A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411316427.2

申请日：2024-09-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 魏丕静 ,  丁正 ,  丁云 ,  曹瑞芬 ,  郑春厚

IPC: G16B20/00 ,  G06F17/16 ,  G16B40/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深层有向图卷积的基因网络调控关系的重构方法，包括：1、使用Node2Vec方法获取酿酒酵母菌基因调控网络的拓扑信息；2、对于酿酒酵母菌因调控网络使用图数据增强手段，获得更高效的信息表达；3、对于酿酒酵母菌基因调控网络的调控方向问题，使用有向图神经网络的预测调控关系方向信息；4、构建深层有向图卷积模型，获取基因高阶的邻居信息；5、将酿酒酵母菌基因的表达特征和步骤1、2中得到的特征进行拼接后输入到模型中得到酿酒酵母菌调控网络预测分数矩阵，根据预测分数矩阵和阈值之间的关系，判断基因间是否存在调控关系。本发明能准确预测酿酒酵母菌基因间的调控关系，有助于更高效地研究生物体生化反应的本质。

公开(公告)号：CN115062235B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202210631458.1

申请日：2022-06-06

Applicant: 安徽大学 ,  合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 郑春厚 ,  曹瑞芬 ,  王慎庆 ,  张兴义 ,  田野

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/958 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/14 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化选择策略的多模型融合旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：选取旅游推荐问题中的两个或两个以上的单模型，并得出每个单推荐模型的推荐结果，得到待优化总集合；S2：将多模型融合推荐问题建模为多目标优化问题；S3:将待优化总集合构建为旅游推荐方案的多个待优化子集合；S4：利用多目标优化方法计算出所有待优化子集合中个体的排序得到优化后子集合；S5：合并所有优化后子集合，根据需求在优化后总集合中选取前k个景点作为模型的最终输出结果，即得出最终的旅游推荐结果。还公开了一种基于多目标优化选择策略的多模型融合旅游推荐系统。本发明融合两个及两个以上的子推荐模型，提高了旅游推荐的准确率。

公开(公告)号：CN118398215A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410821835.7

申请日：2024-06-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹瑞芬 ,  关艺扬 ,  魏丕静 ,  夏俊峰 ,  郑春厚

IPC: G16H50/30 ,  G16B25/10 ,  G16B35/20 ,  G16H10/20 ,  G16H50/70 ,  G06N20/00 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种头颈鳞状细胞癌的放疗敏感性预测方法及设备，包括导入患者的RNA‑seq基因数据及临床信息数据；进行差异表达分析和加权基因共表达网络分析，得到与放疗相关的基因模块；进行单因素Cox分析和Lasso回归分析，筛选放疗相关模块中的基因，得到放射治疗相关重要基因；筛选出的基因进行多因素Cox分析，得到基因系数和基因得分的线性组合作为风险评分；风险评分和患者的临床特征作为梯度提升机GBM方法的输入，对患者进行生存概率预测，预测结果的中位数作为阈值将患者划分为放疗敏感或非敏感组别。本发明通过综合利用基因表达数据和患者的临床特征，为头颈鳞状细胞癌患者的放疗敏感性提供了准确的预测，有助于个体化治疗方案的制定和优化。

公开(公告)号：CN113488104B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202110638436.3

申请日：2021-06-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑春厚 ,  唐运运 ,  曹瑞芬 ,  夏俊峰 ,  苏延森

IPC: G16B25/10 ,  G16B20/50 ,  G16B45/00

Abstract: 本发明公开了一种基于局部和全局的网络中心性分析的癌症驱动基因预测方法，包括以下步骤：S1：对标准化的体细胞突变数据和基因表达数据进行预处理，表达成基因‑矩阵的形式；S2：使用预处理完成的数据对下载的PPI网络加权；S3：模型构建，使用改进的重启随机游走算法分析网络的全局和局部特征；S4：使用构建好的模型对癌症数据集进行预测，以获取驱动基因的排名向量，实现对癌症驱动基因的预测。还公开了一种基于局部和全局的网络中心性分析的癌症驱动基因预测系统。本发明能够更好地识别驱动基因，大大提高对癌症驱动基因预测的精度，为癌症的诊断和精准医疗的发展做出了贡献。

公开(公告)号：CN117710969A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410160202.6

申请日：2024-02-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹瑞芬 ,  孟庆斌 ,  魏丕静 ,  谭大禹 ,  郑春厚

IPC: G06V20/69 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于深度神经网络的细胞核分割和分类方法，包括：S1：对病理图像进行预处理，得到预处理后的病理图像；S2：构建细胞核分割和分类的深度学习网络，并进行模型训练，其中，网络中使用注意力增强的编码器和解码器模块，并且在解码器模块之后使用预测细化模块；S3：将需要分割的病理图像送入模型中进行预测；S4：将模型预测结果进一步处理得到最终的细胞核分类和分类结果。本发明通过在网络模型中使用注意力增强的编码器，可以使模型有效地关注细胞核的关键信息的特征，增强整体网络的特征表达能力，并且在解码器模块中加入了预测细化模块，将粗预测结果进一步细化，这种细化可以帮助模型对邻近的细胞核做出更精确的分割和分类。

公开(公告)号：CN116501983A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310297729.9

申请日：2023-03-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑春厚 ,  李子珏 ,  曹瑞芬 ,  苏延森 ,  魏丕静

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06Q50/14 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，并对数据集进行数据筛选；S2：用户邻居池的构建：将用户划分为新用户和老用户，计算不同目标用户的邻居列表，最终选取相似度排名前m名的用户作为邻居放入邻居池；S3：多目标推荐模型建立：将用户所关心的推荐准确度和新颖性这两个指标转化为两个目标的多目标优化模型；S4：多目标进化算法优化邻居列表：使用改进的多目标进化算法对邻居列表进行优化，得到最优的邻居列表；S5：根据优化得到的最优邻居集产生目标用户的景点推荐列表。还公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐系统。本发明能够得到满足要求的多个非劣解。

公开(公告)号：CN115920257A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202310086294.3

申请日：2023-01-17

Applicant: 安徽大学

Inventor： 田野 ,  陈亮 ,  司朗春 ,  曹瑞芬 ,  张兴义

IPC: A61N5/10 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明属于调强放射治疗领域，公开了一种调强放射治疗射束角度优化系统，对放疗数据进行压缩并采用稀疏读取，然后计算剂量沉积矩阵；通过共轭梯度算法求解射束方向的强度分布矩阵；通过剂量沉积矩阵和强度分布矩阵计算剂量分布矩阵；通过侧抑制函数和邻近效应函数对射束方向约束；通过子野内体素剂量条件对剂量分布矩阵优化，得到每个射束方向的目标剂量；基于目标剂量、抑制值和邻近效应值计算射束方向的重要性；剔除重要性最低的射束方向，直至剩余射束方向数量等于预先设定的角度数量，然后将射束方向还原成射束角度，输出射束角度及其对应的目标剂量。本发明系统，提高了计算速度，有效避免射束角度过于集中和分散，提高了放疗效果。

公开(公告)号：CN114332510A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210001464.9

申请日：2022-01-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹明伟 ,  赵海峰 ,  付燕平 ,  曹瑞芬 ,  孙登第

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种层次化的图像匹配方法，获得查询图像和参考图像特征点特征描述子，从参考图像包含的局部特征点中，为查询图像中的每个局部特征点寻找两个最相似的候选匹配特征点；并依次筛选出最佳特征匹配结果。本发明能够快速地计算出两幅图像之间的特征匹配点，然后应用于一系列的基于图像匹配的高层次计算机视觉任务中：基于图像的三维重建、同时定位与地图构建、图像检索、地图导航、数字孪生、图像拼接、混合现实、虚拟现实和增强现实等。