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公开(公告)号：CN119889571A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510392564.2
申请日：2025-03-31
Applicant: 浙江大学 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H20/10 , G16H50/30 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入分层结构的类风湿关节炎个性化药物推荐系统，该系统获取确诊类风湿关节炎患者的就诊记录，并使用的药物类别概率分布进行患者信息表示；以药物为节点，基于药物对的出现次数和药物对之间的相互作用构建EHR和DDI矩阵，并将EHR和DDI图特征通过图卷积网络进行处理，结合邻接矩阵和特征矩阵，更新节点表示；结合患者特征和图嵌入信息，将药物类别概率分布信息与由DDI和EHR矩阵得到的加权信息进行特征增强，实现基于注意力的多层次加权的特征融合，得到输出结果。本发明结合药物图增强编码器模块和分层结构解码器设计，推荐类风湿关节炎单次诊断患者治疗后的缓解率升高的个性化药物方案。
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公开(公告)号：CN118484723B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410947396.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/241 , G16H50/70 , G06N5/04 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06F18/25 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于成员推理攻击的医疗数据风险等级分类系统及方法。本发明通过引入成员推理攻击技术，可以量化医疗数据的隐私泄露风险大小，实现风险的更精确定量化。本发明通过设计迭代流程统计多轮成员推理攻击的结果，可以得到较为清晰的医疗数据风险等级划分，为后续保护策略的分级制定提供依据。本发明通过创新性地采用嵌套集成的方法，在装袋集成学习外部框架中嵌套自适应提升集成学习内部循环，训练多个攻击模型，充分利用两种集成学习方法的优势，显著提高对医疗数据的模拟攻击效果，实现更准确和全面的医疗数据风险评估。
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公开(公告)号：CN117747124B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410187002.X
申请日：2024-02-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络激发图分解的医学大模型逻辑反演方法及系统，基于网络激发图分解，通过对医学术语集精细化分割并构建网络激发基底图库，将任务过程中的医学大模型网络激发图分解为多张网络激发基底图，并将基底图对应的节点和关系映射到知识图谱中，从而重构出医学大模型输出结果时的推理逻辑路径，实现可视化的医学大模型逻辑反演。本发明通过收集大模型对精细化区分的医学实体和关系生成的网络激发图，构建完备的参考图库，实现多分类判断和多实体及关系的一次性检验；将分解得到的激发基底图对应的节点和关系映射到医学知识图谱，重构大模型思维推理路径，发掘复杂逻辑和多跳逻辑，提升医学大模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN118484723A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410947396.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/241 , G16H50/70 , G06N5/04 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06F18/25 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于成员推理攻击的医疗数据风险等级分类系统及方法。本发明通过引入成员推理攻击技术，可以量化医疗数据的隐私泄露风险大小，实现风险的更精确定量化。本发明通过设计迭代流程统计多轮成员推理攻击的结果，可以得到较为清晰的医疗数据风险等级划分，为后续保护策略的分级制定提供依据。本发明通过创新性地采用嵌套集成的方法，在装袋集成学习外部框架中嵌套自适应提升集成学习内部循环，训练多个攻击模型，充分利用两种集成学习方法的优势，显著提高对医疗数据的模拟攻击效果，实现更准确和全面的医疗数据风险评估。
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公开(公告)号：CN117649949B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410115580.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H70/20 , G16H20/00 , G06F16/332 , G06N3/092 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的临床思维数据生成系统及方法，该系统包括模态标识模块、模态决策模块、大模型诊断模块、奖励反馈模块和临床思维修饰模块。本发明利用强化学习方法生成多模态医疗数据输入的临床思维数据，依据生成过程中的状态、决策和奖励，优化生成策略，训练得到最优的临床思维数据的生成策略。通过本发明中的临床思维数据生成策略，能够对临床诊断过程中产生的临床诊断数据进行思维语义空间拓展，归纳其中的临床逻辑，解决临床诊断数据中无医务人员思维过程记录的问题。同时，融合多模态数据，保证了临床可信性，增强了临床诊断数据的临床可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117577248A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410052287.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种融合区块链与隐私求交技术的医疗数据共享方法及系统，本发明通过设计双链并行的区块链系统结构，并结合属性加密技术，在保护数据安全隐私的条件下，实现了区块链上数据多对多的高效共享，提高了医疗数据的共享效率。本发明通过引入可搜索加密技术与隐私集合求交集技术，实现了区块链上多中心数据的统一搜索与筛选功能以及多中心数据的匹配与对齐功能，丰富了医疗数据共享的功能性，真正意义上实现了保证安全隐私条件下多中心之间的数据交流互通。
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公开(公告)号：CN116682576A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310962835.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层图卷积神经网络的肝癌病理预后系统及装置，包括：预处理模块，提取病理组织并切块；识别模块，用于识别肿瘤图块和坏死图块；坏死图构建模块，用于提取图块特征作为节点，相近图块之间形成边，进行坏死图构建；注意力池化模块，用于将图块特征聚合成患者级别的影像特征；患者图构建模块，用于将影像特征作为节点，非影像信息作为边，进行患者图构建；图卷积神经网络模块，用于基于构建的图进行更新和训练；风险评分模块，用于将图卷积神经网络模块的输出结果转换成患者的生存风险评分。本发明对患者的肿瘤和坏死图块构建第一级图网络，同时将影像信息与非影像信息融合构建第二级图网络，充分利用了一张切片上的信息。
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公开(公告)号：CN114663431A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210543491.9
申请日：2022-05-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和注意力的胰腺肿瘤图像分割方法及系统，利用三维粗分割模型提取ROI区域，并将ROI区域图像和原始图像沿着z轴切分为2D图像，利用强化学习网络从切分后的ROI区域图像中选取两个参考层，在切分后的原始图像中选择一个分割层，共同输入到带有交叉注意力特征融合模块的二维精分割模型，利用层间的交叉注意力特征融合模块，使得分割特征在分割层和参考层中进行信息的交互，得到胰腺肿瘤的分割结果；本发明利用交叉注意力机制学习不相邻2D图像的相关信息，既避免了2D神经网络无法利用层间信息来准确定位肿瘤的局限性，又避免了3D神经网络因为3D数据信息的冗余和干扰造成的肿瘤分割不准确问题。
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公开(公告)号：CN114496235A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210404618.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的血透患者干体重辅助调节系统，该系统包括数据采集模块、数据处理模块、策略学习模块和辅助决策模块；本发明利用深度强化学习技术，构建有竞争构架的深度双Q网络（Dueling DDQN网络）作为代理，模拟医生调节血透患者干体重的过程，智能化地学习血透患者干体重调节的策略。本发明将血透患者的干体重调节过程建模为部分观察的马尔科夫过程，为不同的透析时期定义各自的状态空间和动作空间，设计包含长期生存奖励和短期透析副反应惩罚的奖励函数；通过代理与患者状态的交互学习，得到使得总体奖励最大化的干体重调节策略，从而辅助医生进行患者干体重的长程管理。
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公开(公告)号：CN113870258A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111453631.5
申请日：2021-12-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的无标签胰腺影像自动分割系统，本发明利用对抗学习方法寻找有标签影像数据和无标签影像数据中的共性影像特征，并强化无标签影像数据的个性化影像特征，构建适用于无标签胰腺CT影像的胰腺影像分割模型；本发明引入Transformer结构对胰腺CT影像进行分割，通过对胰腺CT影像数据进行像素块分区处理，并加入自注意力机制建立起像素块之间的长连接互相关关系，在多阶段编码器‑解码器结构中使用残差结构，让多尺度胰腺目标影像特征能够加权交互，显著提升对胰腺组织这类小目标的分割效果。本发明能够针对无标签胰腺CT影像数据给出可靠的分割结果，有效缩短医生读片时间，优化胰腺相关疾病诊疗流程，提高医生诊疗效率。
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