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公开(公告)号：CN118799864B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411287636.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G16H70/60
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉大模型的智能显微镜系统，包括显微镜以及与显微镜通信连接的处理器；所述的处理器中包括智能分析单元；智能分析单元包含基于视觉大模型构建的多任务特征学习器；根据任务提示的图像对，智能分析单元控制显微镜收集目标位置的显微图像，将用于任务提示的图像对和目标位置的显微图像输入至多任务特征学习器内，输出目标位置对应任务的显微图像的分析结果。本发明还公开了基于所述的智能显微镜系统的辅助病理分析方法。本发明的智能显微镜系统提高了医学图像分析的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118965009B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411467025.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒性度量学习的非侵入式负荷识别方法，包括如下步骤：步骤一，采集不同运行条件下不同电器类型的电流数据，用于组建元学习数据集；步骤二，使用神经网络架构搜索算法对特征提取网络进行学习，具体为对整体的特征提取网络框架进行定义；步骤三，构建基于神经网络架构搜索的度量学习网络框架；步骤四，使用步骤三中获得的度量学习模型对电器进行非侵入式负荷识别。本发明的基于鲁棒性度量学习的非侵入式负荷识别方法，使用神经网络架构搜索算法对度量学习网络的特征提取模块进行自动搜索，通过含噪数据集的训练，得到抗噪声能力最强的网络结构，提高最终度量学习模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119345596A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411312417.1
申请日：2024-09-20
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: A61M60/178 , A61M60/216 , A61M60/419 , A61M60/492 , A61M60/82
Abstract: 本发明提供了一种儿童右心的心室辅助装置，属于医疗器械领域。它解决了经过加速之后的血液的流动方向紊乱以及依旧存在摩擦产生热量，易形成血栓长时间使用磨损的问题。一种儿童右心的心室辅助装置，包括转子和壳体，壳体为两端开口内部中空的柱状，壳体两端设置有磁铁挡块，磁铁挡块之间装配有转子，转子通过磁力悬浮在两个磁铁挡块之间，磁铁挡块中间设置有通道二，转子中间设置有通道一，通道一和通道二的直径相同，磁铁挡块的直径与转子的直径相同，转子可在体外磁耦合驱动设备的驱动旋转。具备简化血液的流经路径，减少血液流动方向的变化以及进一步降低产生的热量，防止血栓，降低磨损的优点。
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公开(公告)号：CN118898552A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411388988.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 恩视微(苏州)医疗科技有限公司
IPC: G06T5/70 , G06T5/50 , G06T7/30 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于改进聚类的多阶段OCT图像去噪方法、设备和存储介质，方法包括：将对同一位置重复扫描得到的多张原始OCT图像进行配准、平均融合得到平均图像；利用平均图像的多个特征进行聚类，获得像素的权重系数模板；通过TV模型对每张原始OCT图像的背景进行去噪，之后再进行多尺度分解，分别获得各级分解下的高频图像和低频图像；对高频图像进行引导滤波，对低频图像进行方向性滤波；将各级分解图像逐级向上还原并与上一级低频图像进行加权融合，获得去噪并增强的OCT图像；将多张去噪并增强的OCT图像进行配准并平均融合，得到最终去噪的OCT图像。本发明的方法能够在有效降低图像散斑噪声的同时更大程度地保留图像中的细节信息。
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公开(公告)号：CN118858548A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411289869.2
申请日：2024-09-14
IPC: G01N33/00 , G06F18/2135 , G06N20/00 , G01N27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于生物感知的特异性数字化评价味觉信息的方法及系统，采用基于不同类型味觉受体细胞的味觉传感芯片，包括以下步骤：使用基础味觉物质测试味觉传感芯片对不同基础味觉（酸、甜、苦、咸）的响应情况，寻找对单一基础味觉物质响应的特异性通道，使用不同浓度基础味觉物质对特异性通道基础味觉强度检测范围进行标定，加入检测样品进行味觉信息识别。本发明模拟了哺乳动物味觉识别过程，利用不同类型味觉受体细胞特异性识别单一味觉物质的特性，快速准确评价同一检测样本中不同基础味觉的强度，从而实现样本中不同味觉信息的数字化评价。与传统的基于味觉受体细胞的味觉识别方法相比，该方法具有高识别特异性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118779469A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411247105.7
申请日：2024-09-06
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江中烟工业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于特征表示的领域大模型多模态知识库的构建方法，包括如下步骤：步骤一，收集并处理用于构建知识库的信息；步骤二，基于步骤一收集的知识库的信息进行多模态信息特征提取；步骤三，基于步骤一收集的信息和步骤二提取的多模态信息特征构建多模态知识库；步骤四，基于步骤三构建的多模态知识库提取用户输入的需求信息，构建领域意图识别模型，确定用户具体需求意图；步骤五，提取用户输入的需求信息，查询知识库，将查询到的知识块输入领域大模型，借助大模型生成能力输出用户所需求查询结果。本发明的基于特征表示的领域大模型多模态知识库的构建方法，弥补了现有大语言模型在处理多模态数据上的不足，增强用户体验感。
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公开(公告)号：CN118726648A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411101247.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 杭州柏熠科技有限公司 , 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6869 , C12Q1/6806 , C40B50/06 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供一种三代纳米孔测序的真菌全长靶向检测试剂盒及应用，设计了针对于三代纳米孔测序的标签Barcode，以及包含标签Barcode、用于扩增真菌ITS全长序列的扩增引物、定位序列的靶向扩增产物，该试剂盒可实现对真菌样本总DNA进行ITS基因的全长PCR扩增，进行ITS基因高变区/保守区的扩增子扩增得到扩增子，在PCR结束后将所有产物合并成单个文库，后续的建库过程只需对单个文库进行末端修复，而不必对每个样品进行末端修复，同时省去了额外的Barcode连接步骤，大大降低了实验的复杂程度，缩短了实验时间，特别是对大量样本同时建库时尤为明显。
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公开(公告)号：CN118629673A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410142635.9
申请日：2024-02-01
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G16H70/60 , G06T7/00 , G06N3/0442 , A61B5/00 , A61B5/055
Abstract: 本发明公开了解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，包括：步骤1、使用Leipzig Study for Mind‑Body‑Emotion Interactions(LEMON)公共数据库采集的静息态功能性磁共振成像(rs‑fMRI)数据作为分析样本；步骤2、使用Data Processing&Analysis for Brain Imaging(DPABI)软件对rs‑fMRI进行预处理；步骤3、使用分量级长短时记忆网络(cLSTM)为每个脑区域构建基于NGC的功能连接(FC)矩阵；步骤4、在脑区域尺度和子网络尺度上定义了因果影响流。步骤5、应用错误发现率(FDR)校正来控制多重比较下的误差，设置配对比较的阈值，通常要求p值小于0.05。使用置换检验或t检验来进行组间分析，并在不同脑网络尺度上比较组间NGC相互作用的差异性。
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公开(公告)号：CN118629627A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410722446.9
申请日：2024-06-05
Applicant: 杭州市第三人民医院(杭州市惠民医院、浙江中医药大学附属杭州第三医院) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G16H50/20 , G16H15/00 , G16H50/70 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态对比训练的带状疱疹人工智能辅助鉴别方法，包括如下步骤：步骤一，将采集到的某个患者EMG信号进行预处理；步骤二，将步骤一中预处理完成的EMG信号输入到EMG编码器内；步骤三，将诊断报告文本扩展成完整的句子；步骤四，将步骤三预处理完成的报告文本句子输入文本编辑器内；步骤五，进行对比训练；步骤六，将步骤五训练好的诊断模型在PHN和普通神经痛的二分类任务上评估模型性能。本发明的基于跨模态对比训练的带状疱疹人工智能辅助鉴别方法，能够最大限度地提高配对EMG信号与诊断报告文本之间的相似性，同时最小化EMG信号与其他患者诊断报告之间的相似性。
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公开(公告)号：CN118133190B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410539115.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 杭州熔合智造科技有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明的基于BN关系网络的负荷识别模型构建方法及负荷识别方法，针对当前非侵入式负荷识别方法在实际应用过程中可迁移性较差，在新的电器品牌和住房条件上模型泛化性能低，提出了一种基于自适应批标准化（Batch Normalization，BN）关系网络的非侵入式负荷识别方法，改善了不同数据集之间的模型泛化性能，并且在实际应用中只需要少量的标签数据。
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