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公开(公告)号：CN116704272A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210180289.4
申请日：2022-02-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/58 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了用于医学视觉‑语言多模态任务的文本嵌入表示方法，包括：步骤1，获取带有类别标签的医学图像数据集，进行预处理，同时划分为测试集和训练集；步骤2，预训练一个基于Transformer块的上下文信息特征的神经网络模型并进行优化训练；步骤3，获取带有医学图像‑文本对的数据集，并进行标准化处理，进行多分类预测，得到图像‑标签‑文本的三元组对；步骤4，对三元组对执行预定操作，得到图像标签的文本特征表示和图像文本对中文本的特征表示；步骤5，将图像标签的文本特征表示融入到图像文本对中文本的特征表示中，得到联合嵌入特征表示；步骤6，使用t‑SNE算法将联合嵌入特征表示降维至二维空间中，从而在隐式嵌入空间中观察特征分布。
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公开(公告)号：CN113647939B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110988589.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/107 , A61M21/02
Abstract: 本发明涉及一种针对脊柱退行性疾病的人工智能康复评估与训练系统，包括：脊柱运动评估子系统，接收现场拍摄的患者康复训练过程中的图像，对进行中医引导书康复训练前后的患者的颈椎、腰椎的关节活动度进行测量；姿态识别纠正子系统，将患者正在练习的动作进行实时的识别和分类，在患者训练过程中进行实时训练评估，并在患者完成整套训练动作后进行训练评估；背景音乐推荐子系统，提供用于患者康复训练过程中的辅助治疗的音乐；生理信号监测子系统，实时监测患者康复训练时的心率和呼吸速率，对患者的健康状况进行监控。与现有技术相比，本发明具备较强的便携性、易操作性，可满足患者远程居家自我康复训练。
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公开(公告)号：CN113647939A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110988589.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/107 , A61M21/02
Abstract: 本发明涉及一种针对脊柱退行性疾病的人工智能康复评估与训练系统，包括：脊柱运动评估子系统，接收现场拍摄的患者康复训练过程中的图像，对进行中医引导书康复训练前后的患者的颈椎、腰椎的关节活动度进行测量；姿态识别纠正子系统，将患者正在练习的动作进行实时的识别和分类，在患者训练过程中进行实时训练评估，并在患者完成整套训练动作后进行训练评估；背景音乐推荐子系统，提供用于患者康复训练过程中的辅助治疗的音乐；生理信号监测子系统，实时监测患者康复训练时的心率和呼吸速率，对患者的健康状况进行监控。与现有技术相比，本发明具备较强的便携性、易操作性，可满足患者远程居家自我康复训练。
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公开(公告)号：CN116704198A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210174858.4
申请日：2022-02-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息引导的知识增强视觉问答方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，构建图像的全局视觉模态特征并提取视觉模态信息；步骤2，基于所述视觉模态信息的问题实体进行注意力操作，提取需要引入外部知识的所述问题实体，并对提取的所述问题进行知识引入，得到增强问题；步骤3，将增强问题的编码为推理指令，以图卷积网络的方法在图像生成的场景图中以推理指令为引导进行推理，最后获取相应的答案。
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