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公开(公告)号：CN116662758A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310662526.5
申请日：2023-06-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑网络拓扑结构的自适应hub节点识别方法，首先确定脑网络的基本数学模型；构建自适应hub识别的能量函数；再确定自适应hub识别的最优化方法；之后预处理真实的神经影像数据，最后执行优化算法求取hub节点。本发明的自适应hub识别方法可以依靠在方法中加入的自适应识别策略自动为每个网络选择最佳的hub数目，极大的提高了识别hub脑区的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116595888A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310662539.2
申请日：2023-06-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/14 , G06F17/15 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶神经网络的生物动力学模型求解方法及系统。本发明提出了一种加入了傅里叶变换的神经网络(SB‑FNN)，并于物理知识嵌入的优化方式相结合构成傅里叶神经网络。SB‑FNN的傅里叶变换能力使其能够捕获复杂的模式和特征，这些模式和特征在空间域中具有挑战性，但在频域空间中很容易识别。这种可以捕获复杂特征的能力在系统生物学中尤为重要。生物动力学模型求解系统，包括微分方程组构建模块、惩罚函数构建模块、求解模块和变化推算模块。可以通过已知的物理知识，将其作为软约束，在无数据样本的情况下可以求解生物动力学模型。
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公开(公告)号：CN116580248A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310662519.5
申请日：2023-06-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 赵健祥 , 颜成钢 , 张帅杰 , 杨德富 , 吕骏晖 , 乔松 , 何敏 , 王帅 , 赵治栋 , 高宇涵 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 张继勇 , 李宗鹏 , 殷海兵 , 王鸿奎
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的AD图像预测与分类方法。首先进行数据预处理；然后构建AD图像预测与分类网络模型；通过空间信息聚合模块将预处理后的所有的脑区域图像重组为相同大小的特征patch块；通过patch特征提取模块获取加强patch‑leaval块；再通过注意力多实例学习模块来加强全局特征；最后通过全局分类器得到分类概率p；本发明使用了多模态数据结合的方式进行训练，增强了分类识别效果。本发明提出重采样提取图像特征的方法，将多模态的数据按照相同方法处理，标准化的图像提高泛化能力。
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公开(公告)号：CN116363146A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310376860.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 王帅 , 程志明 , 颜成钢 , 薛轶天 , 杨德富 , 张莹 , 何敏 , 高宇涵 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王鸿奎 , 王廷宇 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 赵治栋
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的眼眶肿瘤图像分割方法，首先获取图像数据集，然后进行图像预处理；构建基于半监督学习的眼眶肿瘤图像分割模型(MSCINet)；再将预处理后的数据集输入MSCINet模型，进行模型训练；最后通过训练好的MSCINet模型实现眼眶肿瘤图像分割。本发明通过引入多尺度一致性约束，可以学习不同尺度下的鲁棒特征，更好的应对眼眶肿瘤尺度变换较大的挑战；通过自训练策略，充分利用大量未标注数据，缓解一般深度模型对于大规模标注数据的需求，降低深度模型应用限制。
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公开(公告)号：CN116363145A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310374298.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 王帅 , 程志明 , 颜成钢 , 薛轶天 , 杨德富 , 张莹 , 何敏 , 高宇涵 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王鸿奎 , 王廷宇 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 赵治栋
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双重边缘表示的眼底OCT图像视网膜分层方法，首先进行数据集获取及预处理，然后构建基于双重边缘表示的眼底OCT图像视网膜分层模型MTDBA‑Net；使用灰度归一化训练图像和人工标注结果及双重边缘表示训练提出的MTDBA‑Net；最后通过训练好的模型实现眼底OCT图像视网膜分层。本发明所提出的双重边缘表示可以包含更加丰富的边缘形状信息，多任务间施加一致性约束可以充分利用多任务间的相关性，提高图像分割的精度获得更精准的边缘。
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公开(公告)号：CN115604479A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211274705.3
申请日：2022-10-18
Applicant: 杭州电子科技大学(CN)
IPC: H04N19/149 , H04N19/154 , H04N19/31 , H04N19/33 , G06V10/24
Abstract: 本发明公开了一种面向短视频网站的视频质量增强方法，首先提取经过编码处理和网络传输的失真视频帧序列数据；构建视频质量增强方法模型；通过特征提取模块提取连续视频帧图像的特征数据，依次对每个帧提取特征数据；使用基于可变卷积和金字塔级联模块进行相邻帧间的对齐操作；使用时间和空间特征融合模块融合对齐后的视频帧的特征信息；最后利用图像重建模块获得质量增强的视频帧。本发明能够在增强视频质量的同时，使得连续不同图像之间的差异较小，过度较为平滑，提高用户的观感。
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公开(公告)号：CN114861706A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210359234.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于质量评估和深度迁移学习的心电身份识别方法。首先，提出基于SVM的心电信号质量评估算法，对原始心电信号进行三种不同质量等级的分类；其次，提出基于小波变换去噪算法对“可疑”信号进行去噪处理，从而获得去噪后的“合格”信号；然后，利用广义S变换对“合格”信号和去噪后的“合格”信号进行时频域分析将一维心电信号转化为二维ECG轨迹图作为模型输入；最后，通过对原始GoogleNet网络模型的改进和优化，构建基于GoogleNet的二次深度迁移识别模型；选用网络层较深的GoogleNet模型进行基于心电信号的迁移学习识别训练，在提高识别准确率的同时也减少了识别认证时间。
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公开(公告)号：CN110269625B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910469207.6
申请日：2019-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种新型的多特征融合的心电认证方法。本发明首次将希尔伯特谱图和决策层的多特征融合应用于心电的认证方法，选取了通过EEMD、希尔伯特谱变换和希尔伯特谱分析得到包括心电信号的时域、频域和能量的综合特征的希尔伯特谱图，然后通过二维CNN认证系统、一维CNN认证系统分别对心电信号认证计算各自的匹配分数，然后决策层融合，作出最终的认证决策，最终得到更高鲁棒性和泛化能力的完整心电认证系统。
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公开(公告)号：CN111832408A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010511977.5
申请日：2020-06-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种拍摄所得的二值带网格曲线图的曲线提取方法。现有的二值纸质信号图数字化方法没有考虑拍摄所得图像时产生畸变等的影响，从而无法准确、有效的得到数字信号。本发明的如下：一、拍摄图像进行预处理，将图像分为n个图像块，并提取各纵向网格线的位置。二、统计每一个图像块的连通域并保留像素数量最多的连通域。三、以像素的列坐标为权重值，统计图像块每行黑色像素的权重和；将权重和小于阈值的行去除。四、修复图像中断点。五、根据信号线像素和背景网格线像素的位置关系，并采用分段采样的方法得到数字信号。本发明大大降低了图像畸变对二值纸质信号图数字化的影响，提高了数字化的精度。
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公开(公告)号：CN103704187B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310676968.1
申请日：2013-12-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种智能太阳能LED虫情测报灯。该反面包括太阳能光伏系统、蓄电池管理系统、控制系统、温度采集电路模块、降雨量采集电路模块、PH酸碱度采集电路模块、高压杀虫装置、LED光源系统、红外线计数装置；蓄电池管理系统第二输出端与LED光源系统第一输入端连接；控制系统第五输入端与红外线计数装置输出端连接，第一输出端与太阳能光伏系统输入端连接，第二输出端与LED光源系统第二输入端连接，第三输出端与高压杀虫装置输入端连接。本发明利用太阳能供电，解决了架设输电线所带来的成本大和资源浪费的缺陷；利用不同颜色的LED作为光源，能够提供不同波长的光波，解决了光源单一的问题。
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