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公开(公告)号：CN116129143B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310100687.5
申请日：2023-02-08
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法，属于医学影像边缘轮廓提取技术领域，科学有效的捕获了CTA影像轮廓细节信息，自动学习不同的特征权重，强化目标区域特征，又将不同分辨率的特征图转换为高分辨率特征图并融合，提高CTA影像轮廓清晰度，保证了信息的完整性。该网络结构并没有增加网络的横向深度，而是纵向扩展了网络，增加了模型的非线性，降低了相邻像素点的相关性，更有利于清晰边缘的提取。
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公开(公告)号：CN116468619B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310184267.X
申请日：2023-03-01
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于多特征反馈融合的医学影像去噪方法，运用了采用了解码‑编码的网络框架，通过多特征反馈融合网络对图像进行特征提取。特征反馈融合网络由多特征反馈融合模块(MFFM)和并联扩张卷积模块组成。通过并联多个不同扩张率的扩张卷积层在提取浅层特征的同时既增大特征图的感受野，又保证信息不丢失。多特征反馈融合模块(MFFM)可以将进一步提取的深层特征以注意力机制的形式反馈给浅层特征，从而实现深层特征和浅层特征的深度融合。将融合后的特征图池化放大至相同尺寸可以保证输入特征图的shape不变。化特征向量，降低噪声因子的干扰。恢复特征图融合了关键像素特征，强化了特
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公开(公告)号：CN116129143A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310100687.5
申请日：2023-02-08
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法，属于医学影像边缘轮廓提取技术领域，科学有效的捕获了CTA影像轮廓细节信息，自动学习不同的特征权重，强化目标区域特征，又将不同分辨率的特征图转换为高分辨率特征图并融合，提高CTA影像轮廓清晰度，保证了信息的完整性。该网络结构并没有增加网络的横向深度，而是纵向扩展了网络，增加了模型的非线性，降低了相邻像素点的相关性，更有利于清晰边缘的提取。
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公开(公告)号：CN116468619A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310184267.X
申请日：2023-03-01
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于多特征反馈融合的医学影像去噪方法，运用了采用了解码‑编码的网络框架，通过多特征反馈融合网络对图像进行特征提取。特征反馈融合网络由多特征反馈融合模块(MFFM)和并联扩张卷积模块组成。通过并联多个不同扩张率的扩张卷积层在提取浅层特征的同时既增大特征图的感受野，又保证信息不丢失。多特征反馈融合模块(MFFM)可以将进一步提取的深层特征以注意力机制的形式反馈给浅层特征，从而实现深层特征和浅层特征的深度融合。将融合后的特征图池化放大至相同尺寸可以保证输入特征图的shape不变。化特征向量，降低噪声因子的干扰。恢复特征图融合了关键像素特征，强化了特殊而又复杂的模糊边缘，降低了噪声对冠状动脉CTA的影响。
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公开(公告)号：CN111460953B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010221886.8
申请日：2020-03-26
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法，使用多尺度特征提取模块提取的特征是高度域不变的，减少了域间差异，源域样本训练的模型也可以在目标域上更好的应用，网络训练结束后，保存最优模型，将新的心拍样本输入到保存的最优模型中，获得最终分类效果。使用多特征提取器可以增加特征的丰富性，更加全面的提取心电信号的细节信息，同时使用对抗域自适应学习的方法，可改善不同域样本分布不同的现象，获得高度概括源域样本和目标域样本之间的域不变特征，通过这些特征训练一个对目标域高度适用的分类模型，可提高数据分布不同的跨域心电信号的分类精度。
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公开(公告)号：CN111460956A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010222769.3
申请日：2020-03-26
申请人： 山东科技大学 , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04 , A61B5/0402
摘要： 一种基于数据增强与损失加权的不平衡心电样本分类方法，通过对数据进行相应的处理实现了数据增强，增强了心拍样本的多样性和代表性，防止过拟合现象的发生；并通过批处理加权损失函数，使每一类心拍样本的权重处于一个动态的非线性变化的过程，得到一个较优的处理心拍类别样本不平衡的方法，分类结果优于现有的最先进的分类方法。可以积极推动便携式心律失常时检测设备的发展。
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公开(公告)号：CN114780866A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210376638.X
申请日：2022-04-11
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于时空上下文兴趣学习模型的个性化智能推荐方法，使用图神经网络建模用户历史签到行为序列，通过创新图消息传播与聚合的拉普拉斯范数，融合兴趣点之间的交互关联性及空间关联性来获取兴趣点的高阶特征表示。同时编码日模式创新性的获取到了用户的长期兴趣，并使用长短期记忆网络捕获用户短期行为模式作为短期兴趣，通过层间注意力获取长短期兴趣。在此基础上进行候选兴趣点的概率计算作为推荐依据。通过图卷积的方式提高了兴趣点的特征提取效果，充分利用时空上下文挖掘用户的兴趣，以此进行推荐提高准确率，解决用户的出行需求。
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公开(公告)号：CN111835360B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010677703.3
申请日：2020-07-14
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： H03M7/30
摘要： 一种基于基追踪去噪的稀疏信号重构方法，通过压缩感知的重构性能对噪声非常敏感，即噪声的引入会大大降低压缩感知的重构性能，通过基追踪降噪，实现了心电信号噪声的滤除和信号的重构。通过数值最优化算法准确重构出原始信号，得到了原有的波峰波谷信息，利用了心电信号的稀疏性特点重构了原有的心电信号，并有效的去除了噪声，保证了心电信号的真实性。
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公开(公告)号：CN111917490A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010707542.8
申请日：2020-07-21
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： H04B13/00
摘要： 一种基于随机几何的无线体域网共存数值的计算方法，针对无线体域网共存的干扰问题，采用随机几何的方法，建立了无线体域网共存的网络泊松聚块模型，分析了无线体域网共存的性能，根据计算无线体域网在一定的分布密度共存时的发送成功概率和MAC层的CSMA协议竞争信道分析，得出了无线体域网共存的网络数值，可以有利于分析无线体域网络共存的性能，为设计无线体域网提供了理论依据和参考。
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公开(公告)号：CN111460956B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202010222769.3
申请日：2020-03-26
申请人： 山东科技大学 , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于数据增强与损失加权的不平衡心电样本分类方法，通过对数据进行相应的处理实现了数据增强，增强了心拍样本的多样性和代表性，防止过拟合现象的发生；并通过批处理加权损失函数，使每一类心拍样本的权重处于一个动态的非线性变化的过程，得到一个较优的处理心拍类别样本不平衡的方法，分类结果优于现有的最先进的分类方法。可以积极推动便携式心律失常时检测设备的发展。
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