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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 北京宽客进化科技...
2 篇 广州医科大学附属...
2 篇 四川大学华西医院
2 篇 成都信息工程大学
1 篇 浙江大学

作者

2 篇 舒红平
2 篇 李谨
2 篇 王舸
2 篇 赵雪峰
2 篇 王亚强
2 篇 陈果
2 篇 朱涛
2 篇 郝学超
2 篇 吴少峰
2 篇 潘家峰
2 篇 岑忠培
1 篇 梁书伟
1 篇 尹建伟
1 篇 席萌
1 篇 吴洋洋
1 篇 潘晓华
1 篇 苗晓晔

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=表格数据特征"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

去偏缺失表格端到端预测方法及装置、电子设备

去偏缺失表格端到端预测方法及装置、电子设备

引用

作者：苗晓晔梁书伟吴洋洋尹建伟潘晓华席萌 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种去偏缺失表格数据端到端预测方法，包括：获取缺失表格数据特征及标签矩阵，并生成相应的特征及标签缺失掩码矩阵；运用XGBoost模型逐列计算逆倾向评分，确定其对应的逆倾向评分矩阵；构建基于逆倾向评分的Transformer... 详细信息

标准号: CN117875287A

本发明公开了一种去偏缺失表格数据端到端预测方法，包括：获取缺失表格数据特征及标签矩阵，并生成相应的特征及标签缺失掩码矩阵；运用XGBoost模型逐列计算逆倾向评分，确定其对应的逆倾向评分矩阵；构建基于逆倾向评分的Transformer的神经网络模型；对缺失表格数据特征矩阵及特征缺失掩码矩阵进行掩蔽，利用重构掩蔽信息的方式结合逆倾向评分矩阵进行自监督预训练，得到预训练后的神经网络模型；将标记后的分类数据和连续数据通过线性层映射到高维；构建去偏半监督微调模块，利用重构误差及标签误差对预训练后的神经网络模型进行半监督微调，得到去偏表格数据预测模型；将缺失表格数据特征矩阵输入预测模型得到最终预测结果。

关键词：表格数据特征神经网络模型掩蔽表格数据评分矩阵掩码矩阵预测模型半监督构建重构标签矩阵标签矩阵分类数据矩阵输入连续数据微调模块预测结果端到端线性层映射高维微调预测监督

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基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法及系统

基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法及系统

引用

作者：郝学超王亚强吴少峰舒红平朱涛陈果 610225 四川省成都市武侯区国学巷37号

本发明提供了一种基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法及系统，属于数据处理技术领域，基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法由其系统执行，方法包括：步骤S1.获取临床记录表格数据的表格数据特征；获取术前诊断文本的... 详细信息

标准号: CN115862875B

本发明提供了一种基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法及系统，属于数据处理技术领域，基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法由其系统执行，方法包括：步骤S1.获取临床记录表格数据的表格数据特征；获取术前诊断文本的粗粒度医学语义信息特征和细粒度医学语义信息特征；步骤S2.分别对步骤S1得到的特征进行编码，分别得到第一矩阵、第二矩阵和第三矩阵；并采用自注意机制和交叉注意机制对得到的矩阵进行多类型特征融合，得到输出向量；步骤S3.对输出向量进行解码处理，得到预测结果。本发明将表格数据特征、粗粒度医学语义信息特征和细粒度医学语义信息特征关联起来，进一步提高PPC预测的性能。

关键词：矩阵语义信息特征融合多类型术后肺部并发症表格数据特征医学输出向量粗粒度细粒度预测数据处理技术表格数据解码处理术前诊断系统执行预测结果文本关联记录

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一种基于多模态融合模型的治疗效果预测方法及终端设备

一种基于多模态融合模型的治疗效果预测方法及终端设备

引用

作者：李谨潘家峰 510120 广东省广州市沿江路151号

本发明公开了一种基于多模态融合模型的治疗效果预测方法及终端设备，其中，方法包括步骤：获取肿瘤患者的治疗前后CT图像、治疗前后病理全切片扫描图像、临床基本特征、治疗前后全基因组测序信息以及治疗前后临床检验结果；对治疗前后C... 详细信息

标准号: CN115036002B

本发明公开了一种基于多模态融合模型的治疗效果预测方法及终端设备，其中，方法包括步骤：获取肿瘤患者的治疗前后CT图像、治疗前后病理全切片扫描图像、临床基本特征、治疗前后全基因组测序信息以及治疗前后临床检验结果；对治疗前后CT图像和所述治疗前后病理全切片扫描图像进行特征提取处理，得到图像数据特征；对人临床基本特征、治疗前后全基因组测序信息以及治疗前后临床检验结果进行标注处理，得到表格数据特征；将图像数据特征与表格数据特征进行特征融合并构建多模态融合模型；基于多模态融合模型预测肿瘤患者的治疗效果。本发明提供的预测方法可得到更准确的肿瘤治疗预测结果，具有直接临床指导意义，给患者带来个体化精准治疗方案。

关键词：治疗多模态表格数据特征图像数据特征临床检验全基因组扫描图像治疗效果测序切片病理融合肿瘤临床指导意义模型预测特征融合特征提取预测结果终端设备肿瘤治疗个体化预测构建标注

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基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法及系统

基于多类型特征融合的术后肺部并发症预测方法及系统

引用

作者：郝学超王亚强吴少峰舒红平朱涛陈果 610225 四川省成都市武侯区国学巷37号

标准号: CN115862875A

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一种结构化表格数据生成方法和系统

一种结构化表格数据生成方法和系统

引用

作者：王舸岑忠培赵雪峰 100032 北京市西城区新街口外大街28号C座6层609号

本申请实施例公开了一种结构化表格数据生成方法和系统，所述方法包括：获取原始数据，所述原始数据包括表格结构和表格数据；利用所述表格结构和表格数据对结构化表格模型进行训练；基于训练完成的所述结构化表格模型得到约束算子；所... 详细信息

标准号: CN116011422A

本申请实施例公开了一种结构化表格数据生成方法和系统，所述方法包括：获取原始数据，所述原始数据包括表格结构和表格数据；利用所述表格结构和表格数据对结构化表格模型进行训练；基于训练完成的所述结构化表格模型得到约束算子；所述约束算子包括上下文约束算子、双变量线性约束算子、多变量非线性约束算子和包含类约束算子；解析所述约束算子，得到符合原始数据表征的结构化表格生成数据。基于人工智能技术生成结构化表格数据，满足表格数据特征之间的统计关系，生成比传统方法更真实、更多样化、更能贴近原分布的数据。