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公开(公告)号：CN116188867B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310206939.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于注意力增强网络的多标签心电图像分类方法，使用一种基于注意力增强网络的多标签心电分类方法，构建了一个能够对多标签心电图像进行分类的模型，挖掘各种心电图像类别特征的上下文信息，充分捕捉特征通道之间的相关性并利用类别标签之间相关性信息，从而有效的对多标签心电图像进行分类，提高了分类的准确率和精度。
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公开(公告)号：CN119377881A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411441883.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 青岛海尔科技有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442
Abstract: 一种高质量可穿戴传感器数据合成方法，涉及数据合成技术领域，提供了面向高质量传感器数据合成任务的生成式模型方法，从而能够根据任务的实际需求，合成高信息价值的可穿戴传感器数据样本。将主动学习机制引入到对抗训练中，对样本的信息价值进行自适应评估，使生成式模型能够更有效地学习信息价值高的数据的分布特性，从而合成更有实用价值的可穿戴传感器数据样本。
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公开(公告)号：CN118820860A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411062615.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06F18/24 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，将布朗距离协方差(BDC)引入到小样本心电信号分类模型中，构建了一种新结构的改进的小样本分类模型。与传统的CNN模型不同，不使用任何池化层，减少了有价值信息的丢失，并在性能上有所提高。
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公开(公告)号：CN117635942A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311648278.5
申请日：2023-12-05
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种基于边缘特征增强的心脏MRI图像分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了特征复用模块和卷积块同时进行编码提取输入特征图不同的特征，这样可以实现更好的特征复用、信息融合、上下文理解以及参数共享等优势，设计了U型网络架构实现心脏MRI图像分割。设计了边缘特征增强模块可以提供重要的形状和结构信息，能够帮助准确地分割心脏图像，提高分割效果和准确性，提出了多尺度特征提取加权卷积提高了分割的准确性、鲁棒性和适应性，能够更好地处理多尺度信息和尺度不匹配问题，从而改善心脏图像分割的结果。本网络更加注重边缘信息特征和多尺度信息的提取，通过本网络结构的设计提高了分割的精度。
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公开(公告)号：CN117257322A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311224273.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，构建了一个能够对复杂多标签心电信号进行分类的模型，通过挖掘心电信号中的粗粒度和细粒度特征，并充分利用多导联心电图的多样性，以此有效的提高模型分类的准确率以及在不同数据库之间的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116587278A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310654932.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于模型不确定性估计的机械臂强化学习控制方法，涉及机械臂控制技术领域，考虑到机械臂在建模时存在的不确定性因素，通过不确定性估计来构建机械臂的动力学模型。然后再利用基于机械臂不确定性估计模型的强化学习Dyna‑Q算法，通过与模型的交互产生的数据更新状态模型和奖励函数模型，从模型中获得大量虚拟数据，再利用真实数据与虚拟数据更新价值函数，从而能够高效的产生和利用经验，提高采样效率，选择最佳动作使得机械臂在执行任务中能够获得更优的策略。
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公开(公告)号：CN116563265A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310582599.3
申请日：2023-05-23
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种基于多尺度注意力和自适应特征融合的心脏MRI分割方法，有效提取多尺度上下文信息并通过注意力机制来融合不同尺度的特征，加强对目标区域的敏感度。通过不同膨胀率的膨胀卷积在不降低分辨率的情况下获取不同尺寸的感受野，提取多尺度目标特征。对包含丰富的空间信息的浅层特征和包含丰富的语义信息的深层特征进行融合，可以抑制无关背景的干扰，保留更重要的语义上下文信息进行更精确的定位。
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公开(公告)号：CN118587754A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410727373.2
申请日：2024-06-06
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 北京嘉和美康信息技术有限公司
Abstract: 一种基于感知扰动的失真图像生成方法，涉及图像级深度伪造领域，为了解决敌手通过图像重建来消除扰动，在生成扰动图像的过程中，先将原始图像转换到YCbCr颜色空间，在YCbCr颜色空间的Cb和Cr通道上添加扰动，再转换为RGB颜色空间，得到视觉上自然的扰动图像。敌手此时获取扰动图像，将其送至生成模型输出内容失真的图像，达到阻止虚假信息传播目的。
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公开(公告)号：CN117409014B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311298305.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于特征选择的轻量级心脏MRI分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了轻量级模块注意力残差块和非对称卷积块，并构建轻量级心脏MRI分割网络模型，注意力残差块中的Ghost注意力块以GhostNet中的Ghost模块作为基础块，多尺度注意力块以深度可分离卷积作为基础块，并添加注意力机制，不仅可以减少特征的冗余，还能实现对目标区域的精确定位。特征选择模块可以从编码器和解码器自适应选择有效特征，增加边缘的权重，获得心脏结构的更多细节，加强浅层特征和深层特征之间的交互和融合，提高心脏MRI分割的精度。
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公开(公告)号：CN117257322B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311224273.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，构建了一个能够对复杂多标签心电信号进行分类的模型，通过挖掘心电信号中的粗粒度和细粒度特征，并充分利用多导联心电图的多样性，以此有效的提高模型分类的准确率以及在不同数据库之间的泛化能力。
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