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公开(公告)号：CN117357129B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311499058.0
申请日：2023-11-13
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，涉及心电信号处理技术领域，使用了一个新的心电信号波形检测网络S2TE_Net，该网络使用了时空特征提取模块和激励挤压模块相结合，以实现对QRS波形的准确检测。在时空特征提取模块中，使用了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)的结合体。CNN可以捕捉时间序列数据中的空间特征，Bi‑LSTM可以捕获ECG信号中存在的时间特征并平滑高频噪声，从而在可穿戴式设备中获得更准确的QRS波形检测结果。
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公开(公告)号：CN117315798B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311546911.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于身份脸型特征的深度伪造检测方法，涉及深度伪造检测技术领域，引入身份特征与3D人脸形状特征相结合，设计了脸型一致性自注意力模块、身份引导脸型一致性注意力模块，挖掘其中的身份脸型不一致特征，根据不同检测人脸的参考人脸信息，具有更强的针对性。额外利用了待检测人脸的参考人脸辅助检测，具有更强的针对性。利用身份特征和形状特征实现更好的泛化检测性能，提高深度伪造检测性能和精准度。
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公开(公告)号：CN117653137A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311523454.2
申请日：2023-11-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/346
Abstract: 一种基于对比学习和多尺度双维注意力机制的心电分类方法，涉及心电信号分类技术领域，设计了MFE‑ResNet网络模型以解决未充分建模特征在通道和时间上的相关性问题。该模型包括并行卷积模块、Batch_Norm层、Relu激活函数层、并行的残差和空洞卷积模块、多尺度双维注意力模块以及融合模块。能够有效提取心电信号的特征表示，弥补传统模型的不足，并提高特征捕捉能力。
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公开(公告)号：CN117357129A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311499058.0
申请日：2023-11-13
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，涉及心电信号处理技术领域，使用了一个新的心电信号波形检测网络S2TE_Net，该网络使用了时空特征提取模块和激励挤压模块相结合，以实现对QRS波形的准确检测。在时空特征提取模块中，使用了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)的结合体。CNN可以捕捉时间序列数据中的空间特征，Bi‑LSTM可以捕获ECG信号中存在的时间特征并平滑高频噪声，从而在可穿戴式设备中获得更准确的QRS波形检测结果。
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公开(公告)号：CN117338310A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311523667.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/346
Abstract: 一种基于对比学习和多尺度特征提取的心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，SE‑ResNeXt‑CAN网络模型由浅层特征提取模块、第一SERM模块、第二SERM模块、第一CARM模块、第二CARM模块构成，SE‑ResNeXt‑CAN网络模型通过多个模块的组合和优化，自适应地学习各个通道之间的关联性，扩大感受野，充分捕捉关键特征，提升了心电信号分类任务的性能和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117315798A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311546911.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于身份脸型特征的深度伪造检测方法，涉及深度伪造检测技术领域，引入身份特征与3D人脸形状特征相结合，设计了脸型一致性自注意力模块、身份引导脸型一致性注意力模块，挖掘其中的身份脸型不一致特征，根据不同检测人脸的参考人脸信息，具有更强的针对性。额外利用了待检测人脸的参考人脸辅助检测，具有更强的针对性。利用身份特征和形状特征实现更好的泛化检测性能，提高深度伪造检测性能和精准度。
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公开(公告)号：CN118247204A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311524364.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种基于提示学习的多器官细胞核分割方法，涉及医学图像处理技术领域，利用文本与图像多模态信息充分挖掘图像信息，学习到语义信息与分割目标之间的关联，对目标区域的分割进行综合学习。基于clip模型从6个公开细胞核数据集中训练学习大量的文本和图像配对知识，来获得细胞核的语义理解先验知识，使得模型完全适合细胞核分割任务。构建模型通过输入图像与文本提示，利用文本和图像多模态信息，完成6个不同器官细胞核识别并且准确分割任务，计算效率更高，该模型还可以在缺乏标注的部分数据集上使用充分文本提示完成准确的分割任务，更具备实用性与可拓展性。
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公开(公告)号：CN117474741B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311561214.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T1/00 , G06V40/16 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于人脸关键点水印的主动防御检测方法，涉及图像伪造检测领域，对于一张原始图像提取人脸关键点，将提取出来的人脸关键点转换成二进制的水印。随后二进制水印被嵌入到原始图像中得到水印图像，继而水印图像会经过非恶意/恶意操作得到操作图像或篡改图像，使得模型能够对这些非恶意/恶意操作具有鲁棒性，该方法引入了人脸关键点，既为每个人生成独有的水印也实现了溯源以及检测功能。
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公开(公告)号：CN117474741A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311561214.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T1/00 , G06V40/16 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于人脸关键点水印的主动防御检测方法，涉及图像伪造检测领域，对于一张原始图像提取人脸关键点，将提取出来的人脸关键点转换成二进制的水印。随后二进制水印被嵌入到原始图像中得到水印图像，继而水印图像会经过非恶意/恶意操作得到操作图像或篡改图像，使得模型能够对这些非恶意/恶意操作具有鲁棒性，该方法引入了人脸关键点，既为每个人生成独有的水印也实现了溯源以及检测功能。
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公开(公告)号：CN117291941A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311329962.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于边界和中心点特征辅助的细胞核分割方法，涉及医学图像处理领域，通过编码器和解码器网络实现训练，使得训练后的网络能够从病理图像中找到细胞核的边界、中心点、细胞核这些外观特征，实现了由点到线再到面的特征约束，通过设计特定的中心点损失函数与边界加权模块bwm,保证了输入图片信息的完整性，提高了对细胞核分割的准确性。同时借助计算机视觉和图像处理技术，可以实现自动化的细胞核分割，大大提高了分割的准确性和效率。既可以节省人力资源，也加快研究和诊断的进程。
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