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公开(公告)号：CN118941795A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411055982.4
申请日：2024-08-02
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06V10/80 , G06N3/08
摘要： 本发明属于图像分割技术领域，具体涉及基于3D深度可分离卷积和EAM模块融合的医学图像分割方法。本发明方法采用EAM‑3D模块来提取特征信息，通过在深度、宽度和高度三个不同方向上计算注意力权重，增强特征表达能力。相比其他注意力机制，EAM‑3D模块的多方向注意力计算更为全面和有效。其他注意力机制通常只在某一维度上进行特征加权，而EAM‑3D模块在多个方向上进行注意力计算，使得其在处理高分辨率医学3D图像时具有显著优势。本发明方法通过在解码器的每个阶段生成不同分辨率的特征图，从粗到细、从全局到局部地进行特征图的多尺度信息捕获，最后通过融合不同阶段的特征图，可以更好地整合多层次信息，提高分割的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118522467B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410977898.1
申请日：2024-07-22
申请人： 南通大学
IPC分类号： G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/90 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及健康数据分析技术领域，具体为一种消化道健康数据分析方法及系统，包括以下步骤，基于消化道内镜图像数据，通过高斯滤波器，对图像进行去噪处理，并利用直方图均衡化，增强图像对比度，应用卷积神经网络，通过卷积层、ReLU激活层和池化层的组合，从图像中提取视觉特征，生成视觉特征数据。本发明，通过结合卷积神经网络与Faster R‑CNN，提高了病变区域检测的准确性和速度，实现快速精准识别，长短期记忆网络分析时间序列数据，预测病情发展，支持早期诊断，随机森林算法识别异常模式，增强疾病预警，拓扑数据分析揭示病变结构和关联，结合医学知识图谱的决策树算法提供个性化治疗建议，考虑综合效益和风险，实现更精准、个性化的诊疗。
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公开(公告)号：CN118538400B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410986433.2
申请日：2024-07-23
申请人： 南通大学
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了大数据分析技术领域的一种基于大数据的儿科疾病预测系统，所述系统包括异常检测模块、疾病状态评估模块、图数据分析模块、智能优化模块、在线学习更新模块、群体行为分析模块、生物力学预测模块、辅助建议生成模块。本发明中，通过变分自编码器和生成对抗网络，提升儿科疾病数据中健康与异常模式判别能力，支持向量机与决策树结合，提高疾病严重度评估和治疗优先级制定准确性，Neo4j图数据库和图卷积网络揭示疾病关联，随机森林、粒子群和蚁群优化算法提升预测性能，在线序列极限学习机和深度迁移网络实现持续学习，适应新数据，多体动力学和组织力学模拟技术精确儿童生长发育模拟，助力疾病风险早期识别。
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公开(公告)号：CN118538399B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410977896.2
申请日：2024-07-22
申请人： 南通大学
IPC分类号： G16H50/20 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/241 , G06F18/23213
摘要： 本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体为一种智能儿科疾病诊断辅助系统，系统包括健康记录融合模块、症状模式分析模块、趋势预测与因果分析模块、儿科疾病知识图谱模块、疾病智能分类模块、医疗数据深度挖掘模块、智能标签生成模块、分诊智能推荐模块。本发明中，通过结合数据融合算法和图像处理技术，对儿童患者的健康记录和医疗影像进行分析，聚类分析和模式识别算法使症状数据分类更细致，揭示复杂症状模式，长短期记忆网络与因果推理方法相结合，提升症状趋势预测的准确性，并分析病情，图注意力网络构建的儿科疾病知识图谱丰富结构化医学知识的表达，优化知识利用，非监督学习技术在深度挖掘医疗数据时发现疾病发展的隐含模式。
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公开(公告)号：CN118513341A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410977899.6
申请日：2024-07-22
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及一种清洁装置，具体地说，涉及一种起重机轨道收纳式清洁设备。其邻近起重机的两组主轨设置，两组所述主轨的上方共同连接有主移动体，所述清洁设备包括副移动体和升降体，所述升降体设置于两组主轨的一端，所述副移动体在第一接驳轨道上移动时其上方搭载主移动体，且所述副移动体用于刮除主轨上的灰尘。本发明中通过副架驱动轮的转动推动清洁轨在第一接驳轨道上移动，而主移动体则收纳在清洁轨上，避免了对第一接驳轨道的占用，尤其是主轨，接着通过清洁轨在主轨上移动，使清洁槽内容置的清洁件对主轨的轮轴进行清洁，而且在主移动体的重力下压下，清洁槽能够与主轨的轮轴紧密贴合，从而能够刮除轮轴上的灰尘。
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公开(公告)号：CN118415684A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410706291.X
申请日：2024-06-03
申请人： 南通大学
IPC分类号： A61B10/00
摘要： 本发明涉及尿液样本采样技术领域，并公开了一种抽吸式畜牧兽医的动物尿液样本采样器，包括基座一，所述基座一的外壁固定连接有按键，所述基座一的内壁固定连接有推杆一，所述推杆一远离基座一的一端固定连接有空心柱一，所述基座一的内壁与空心柱一活动连接，所述基座一靠近推杆一的一端固定连接有滑动板，所述滑动板的外壁与基座一活动连接，所述空心柱一的内壁固定连接有推杆二，所述推杆二的顶部固定连接有底板，通过设置吸气组件，在该设备要吸取需要取样的尿液时，通过旋转涡扇，让外壳二中的气压减小，方便将牲畜体内的尿液吸取出来，在完成吸取后，该设备拥有清洗的能力，将外壳二内部的尿液残渣清洗掉，并从出水口中排出。
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公开(公告)号：CN118413314A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410603017.X
申请日：2024-05-15
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及密码电路实现技术领域，尤其涉及一种基于混淆机制可防御故障攻击的对称加/解密组合电路，包括一条加密电路单元、一条解密电路单元、混淆机制单元、去混淆机制单元和密钥扩展单元；加密电路单元和解密电路单元均为全展开结构，包括Nr个轮变换单元。本发明通过随机数发生器单元、存储器单元和混淆机制单元，使得填充数据不固定，同时对诱导(或注入)故障起到随机化的作用，与传统的单一扩散相比，本发明处理同一组数据功耗呈现动态变化，同时对加密路径中可能存在的故障信息进行随机扩散，破坏了诱导故障和故障密文之间的依赖关系，从而可有效防御故障攻击，提高加密电路的安全性。
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公开(公告)号：CN118140819A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410491844.4
申请日：2024-04-23
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及畜牧技术领域，具体涉及一种畜牧兽医用病畜安全隔离设备及方法，包括隔离舱和备用舱，隔离舱内分别设置有用于工作人员进入隔离室前进行消毒以及预备工作的消毒预备室和用于对病畜进行安全隔离的隔离室，所述隔离舱和备用舱之间设置有通风设备，所述隔离舱和备用舱的底侧均分别设置有用于对其进行调节平衡支撑的支撑组件；在保证一个隔离舱的情况下，可以实现对其余备用舱的后续加设，且加设铺展方向可以选择，适用不同的地形条件，且一个隔离舱可以节约成本，避免了每一个舱体均要设置一个隔离舱的麻烦，由此实现进入一个隔离舱进行预备消毒后，即可进入其他的备用舱内，模块化舱体结构，更加方便根据需要进行拼接配合。
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公开(公告)号：CN118096569A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410221094.9
申请日：2024-02-28
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06F17/10
摘要： 本发明提供了一种基于协作语义对比的多退化因素的图像复原方法，属于图像处理、图像复原技术领域。解决了现有方法多个图像复原任务仍然共享同一个编码器，无法解决特征纠缠的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、设计图像复原网络结构；S2、设计三个子网络结构；S3、设计损失函数；S4、设计好网络结构和损失函数之后，以常规的深度学习训练方法进行模型训练，直到参数收敛。本发明的有益效果为：本发明通过将不同的图像退化因素还原归纳为一个语义类别，以解决具有挑战性的特征纠缠问题；通过构建了一个“清晰图像‑不清晰图像”的语义空间，并将图像映射到该空间，从单一输出头得到清晰的输出图像。
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公开(公告)号：CN117313645B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311298240.X
申请日：2023-10-09
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06F30/398 , G06T17/20 , G06F113/18 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F115/12 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及芯片封装技术领域，具体涉及一种球栅阵列封装芯片热应力仿真方法。本发明对球栅阵列封装芯片热应力进行仿真，建立球栅阵列封装模型，反映非弹性应变与施加荷载的关系。芯片焊点受到约束条件作用，其应力应变响应随载荷变化呈现出线性变化趋势。对封装芯片进行热应力仿真，预测焊点在热循环下的疲劳寿命。实验表明此次仿真输出的芯片焊点疲劳寿命高于现有仿真方法，并更接近芯片标准寿命，因此更具有可靠性，有利于实际芯片产品设计。本发明提出的热应力仿真方法提高芯片焊点可靠性，输出的芯片焊点疲劳寿命高于现有方法，输出结果比较理想，更接近于芯片标准寿命，有利于提高芯片设计可靠性。
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