陈德华

作品数：44被引量：142H指数：6
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发文主题：文本领域本体乳腺超声构件库病理更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
发文期刊：《大数据》《智能计算机与应用》《东华大学学报（自然科学版）》《计算机应用》更多>>
所获基金：上海市“科技创新行动计划”上海市科学技术发展基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
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基于Bi-LSTM和Transformer的谱图预测模型
《智能计算机与应用》2025年第3期203-206,共4页朱宇翀 陈德华 潘乔 
数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的...
关键词：数据非依赖采集技术 谱图预测 双向长短期记忆网络 TRANSFORMER 
基于小样本血浆蛋白质组学数据的抑郁症分类预测被引量：1
《智能计算机与应用》2024年第8期133-137,共5页涂强强 郭文静 潘乔 陈德华 
抑郁症是一种常见的精神障碍,约27%的人在一生中会出现类似症状,早期诊断对治疗至关重要,但传统诊断方法存在主观局限性,易误诊或漏诊,因此需要一种客观的诊断方法来提高诊断率。蛋白质组学技术研究蛋白质表达水平变化,可以帮助理解疾...
关键词：抑郁症 小样本学习 蛋白质组学技术 临床诊断 
关系型大数据查询的层次结构
《智能计算机与应用》2023年第12期56-61,共6页胡天伟 余靖 刘国华 陈德华 
国家自然科学基金(61872311)。
数据查询是获取信息的重要手段,大数据的特征从不同维度上给经典的数据查询理论和方法带来了新的挑战,如何最大限度地获取信息是大数据应用亟待解决的问题。在大数据规模庞大、时效性强、类型多样化、准确性弱等特征中,规模庞大最为突出...
关键词：关系型数据 大数据 查询 不动点查询层次 预处理 
脑脊液细胞学AI分析系统的设计与实现被引量：2
《现代计算机》2022年第17期110-113,共4页崔永刚 王梅 陈德华 潘乔 
脑脊液细胞学检查是诊断脑膜炎、脑炎、梅毒等多类疾病的重要手段。随着AI技术的不断发展,使用AI进行脑脊液细胞分类及细胞学辅助诊断具有重要意义。本文从医院获得细胞涂片到生成检测结果的实际场景出发,设计并实现了一款前后端分离的...
关键词：计算机应用技术 目标检测 前后端分离 WEB开发 
基于BiLSTM-Attention模型的缺血性脑卒中的年卒中风险预测被引量：1
《东华大学学报（自然科学版）》2021年第4期62-68,共7页骆轶姝 邵圆圆 陈德华 
上海市经信委人工智能创新发展专项资金资助项目(RX-RJJC-08-16-0483,2017-RGZN-01004)。
为实现缺血性脑卒中的年卒中风险的预测,提出一种基于BiLSTM(bi-directional long short-term memory)-Attention的预测模型。采用BiLSTM对患者诊断数据进行特征学习以捕获前向和后向序列数据中的信息;增加Attention机制,对隐藏层中指...
关键词：缺血性脑卒中 年卒中风险 BiLSTM Attention机制 
基于LSTM多特征联合的缺血性脑卒中诊断模型被引量：1
《智能计算机与应用》2020年第10期74-79,共6页骆轶姝 邵圆圆 陈德华 
上海市经信委人工智能创新发展专项资金(RX-RJJC-08-16-0483,2017-RGZN-01004)。
本文以缺血性脑卒中疾病为研究对象,充分考虑疾病发病机制,选取患者当前超声、生化及基本信息3种特征检查指标,提出一种基于LSTM多特征联合的诊断模型。3个基于LSTM (Long short-term memory)模型搭建的双向LSTM特征提取子模块,联合训...
关键词：缺血性脑卒中 LSTM 多特征联合 辅助诊断 
一种基于广义回归神经网络的城市入室盗窃串并案分析方法
《微型电脑应用》2020年第8期142-144,160,共4页冯佳乐 姚远 陈德华 
随着城市的发展,城市人口的越来越多元化,这给城市治安带来了新的挑战,入室盗窃就是这个过程中不可调和的矛盾。我们以近几年城市室盗窃案件的案情文本数据为基础,提取入室盗窃案件的文本向量特征,基于广义回归神经网络模型,采用凝聚层...
关键词：广义回归神经网络 凝聚层次聚类 文本向量化 入室盗窃 
甲状腺结节辅助诊疗模型管理方法的研究被引量：2
《东华大学学报（自然科学版）》2019年第5期703-708,714,共7页骆轶姝 唐玉婷 陈德华 
上海市科技创新行动计划资助项目(15511106900);上海市科技发展基金资助项目(16JC1400802);上海市信息化发展专项基金资助项目(XX-XXFZ-01-14-6349)
基于主动学习框架,对甲状腺结节辅助诊疗模型管理涉及的模型训练和模型融合进行了整合,在模型训练时选择最佳样本进行迭代学习以提升模型准确度,在模型融合时采用基于熵的加权融合算法解决单一模型预测存在的片面性问题。在真实医疗数...
关键词：甲状腺结节 诊疗模型 主动学习 加权融合算法 
基于深度学习的甲状腺病史结构化研究与实现被引量：1
《智能计算机与应用》2019年第4期21-26,32,共7页骆轶姝 申舒心 陈德华 
上海市经信委人工智能创新发展专项资金项目(RX-RJJC-08-16-0483,2017-RGZN-01004)
甲状腺病史作为一类重要的非结构化文档,对医疗诊断至关重要.针对具体的甲状腺病史数据,提出一种基于深度学习的甲状腺病史结构化处理方法.首先,构建专业词库和病史本体,使用专业词库指导分词,基于本体结构完成结构化输出;其次,通过使...
关键词：甲状腺 病史 深度学习 实体识别 
多中心临床大数据平台建设及深度应用被引量：7
《大数据》2018年第3期46-53,共8页朱立峰 刘淑君 陈德华 乐嘉锦 
上海市科技发展基金资助项目(No.16JC1400802;No.16JC1400803)~~
多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。为此,结合了新近兴起的大数据与云计算等技术,将物理上分散的各医院临...
关键词：多中心临床研究 临床大数据分析与挖掘 临床科研随访系统 
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