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公开(公告)号：CN116452593A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310718872.0
申请日：2023-06-16
申请人： 武汉大学中南医院
摘要： 本发明公开了一种血管性认知障碍的AI评估模型的构建方法、装置及系统。首先进行数据采集，并构建数据集；然后进行预处理；并划分出训练集和验证集；接着对预处理后的脑血管病患者临床症候文本数据进行特征筛选；然后构建VCI评估模型，该模型包括辅助诊断和预测两类模型，分别提取多模态脑MRI数据中的sMRI特征和rs‑fMRI特征，随后采用多模态图学习网络对sMRI特征、rs‑fMRI特征以及临床症候文本特征进行融合，并根据融合后的特征得到分类结果；通过对模型进行训练和验证，得到最优的VCI评估模型。本发明解决了现有技术中对于VCI的临床诊断与预测较为主观、难于定量、准确率不高和效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118644790A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410802412.0
申请日：2024-06-20
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 为了解决SAR图像由于其独特的机理和目标特性造成的与自然图像和光学遥感图像之间存在巨大的领域差距，解决相干斑现象引入的非线性统计特征难以拟合、目标存在边界不确定性等SAR图像舰船目标检测问题，通过引入统计特征学习模块、目标可变形轮廓检测模块和稀疏低秩筛选模块，可以有效提升深度学习网络对于SAR舰船目标的检测效率。本发明公开了一种基于多层次采样表征模型的SAR舰船目标检测方法和装置，采取引入统计特征学习模块和稀疏低秩筛选模块的方法，提高网络对SAR图像独特机理的表征能力。同时采取引入目标可变形轮廓检测模块的方法，提高对SAR遥感图像舰船目标特性适应能力。
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公开(公告)号：CN116452593B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310718872.0
申请日：2023-06-16
申请人： 武汉大学中南医院
摘要： 本发明公开了一种血管性认知障碍的AI评估模型的构建方法、装置及系统。首先进行数据采集，并构建数据集；然后进行预处理；并划分出训练集和验证集；接着对预处理后的脑血管病患者临床症候文本数据进行特征筛选；然后构建VCI评估模型，该模型包括辅助诊断和预测两类模型，分别提取多模态脑MRI数据中的sMRI特征和rs‑fMRI特征，随后采用多模态图学习网络对sMRI特征、rs‑fMRI特征以及临床症候文本特征进行融合，并根据融合后的特征得到分类结果；通过对模型进行训练和验证，得到最优的VCI评估模型。本发明解决了现有技术中对于VCI的临床诊断与预测较为主观、难于定量、准确率不高和效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN211785302U
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201921971357.9
申请日：2019-11-15
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G01N27/416
摘要： 本实用新型提出了一种基于电化学法的开关柜气相检测装置，包括：气路管道、气体过滤管道、气体分离管道、多个模拟气体传感器、多个数字气体传感器、测量接线端子、分析接线端子、转接头端子、模数转换模块、微处理器、模拟USB接口、数字USB接口、微型显示器、按键模块、预警提示模块、电机、风扇。本专利选用开关柜内气体进行采集、过滤、分离后再分析其浓度信息；本专利能在开关柜运行状态下检测开关柜柜体运行状况，极大缩短检修人员的检修周期，减少非带电检测带来的损失，并能排除气体组分间的干扰，且受开关柜柜内的强电磁场影响小，检测结果可靠。
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