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[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像目标提取系统和方法-CN202011103546.1有效
发明人：梁继民;胡磊;胡海虹;郭开泰;张薇;郑长利;任胜寒 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像目标提取系统和方法，所述系统包括：主干网络模块，用于对原始图片进行多次下采样，获得第一低级特征、第二低级特征、第三低级特征和第四低级特征；判别上下文感知特征提取模块，用于根据第四低级特征获得多尺度上下文特征差异融合结果；第一上采样模块，根据多尺度上下文特征差异融合结果获得第一高级特征；第一精炼解码器模块，用于将第三低级特征与第一高级特征融合并上采样，获得第二高级特征；第二精炼解码器模块，用于将第二低级特征与第二高级特征结果融合并上采样，获得第三高级特征。该遥感图像目标提取系统和方法能够增强背景和目标特征的鉴别能力，具有良好的目标提取能力。
一种基于深度学习遥感图像目标提取系统方法

[发明专利]抗c-MET纳米抗体、编码核酸及其应用-CN202310645754.1在审
发明人：徐欣怡;刘思婷;陈雪利;曾琦;谢晖;任胜寒 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： C07K16/40 文献下载
摘要：本发明公开了抗c‑MET纳米抗体、编码核酸及其应用，纳米抗体的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:7任一所示，所述纳米抗体包含框架区FR和互补决定区CDR；所述纳米抗体具有高水溶性、高耐性、高稳定性等特点，能够特异性靶向c‑MET蛋白，亲和力高。
met 纳米抗体编码核酸及其应用

[发明专利]抗c-MET纳米抗体、编码核酸及其应用-CN202310645757.5在审
发明人：徐欣怡;刘思婷;陈雪利;曾琦;谢晖;任胜寒 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： C07K16/40 文献下载
摘要：本发明公开了抗c‑MET纳米抗体、编码核酸及其应用，纳米抗体的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:7任一所示，所述纳米抗体包含框架区FR和互补决定区CDR；所述纳米抗体具有高水溶性、高耐性、高稳定性等特点，能够特异性靶向c‑MET蛋白，亲和力高。
met 纳米抗体编码核酸及其应用

[发明专利]一种基于CTA图像的三维球形指数测定方法-CN201811591084.5有效
发明人：梁继民;徐真真;陶博;曹丰;任胜寒;陈雪利;胡海虹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于CTA图像的三维球形指数测定方法；获取心脏舒张末期CTA数据；采用非线性灰度变换进行图像增强，随后在三维空间上对数据进行裁剪，使得裁剪后的图像仅包含左心室与左心室心肌；从冠状面视角对心脏倾斜角进行第一次校正；从截状面视角对心脏倾斜角进行第二次校正；利用三维区域增长算法提取左心室心腔；自动获取心脏长轴；根据分割得到的左心室内腔与获取到的左心室长轴计算三维球形指数。本发明为因负荷过重引起的离心性重构或非急性期心肌梗死引起的整体性心肌重构的评估提供自动化测量方法，并提供准确，鲁棒的心室形状改变程度的量化结果。
一种基于 cta 图像三维球形指数测定方法

[发明专利]抗c-MET纳米抗体、编码核酸及其应用-CN202210328624.0有效
发明人：徐欣怡;刘思婷;陈雪利;曾琦;谢晖;任胜寒 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： C07K16/40 文献下载
摘要：本发明公开了抗c‑MET纳米抗体、编码核酸及其应用，纳米抗体的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:7任一所示，所述纳米抗体包含框架区FR和互补决定区CDR；所述纳米抗体具有高水溶性、高耐性、高稳定性等特点，能够特异性靶向c‑MET蛋白，亲和力高。
met 纳米抗体编码核酸及其应用

[发明专利]基于对抗生成网络未配准低剂量CT的去噪方法、计算机-CN201811436463.7有效
发明人：梁继民;陈昌鑫;卫晨;任胜寒 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于对抗生成网络未配准低剂量CT的去噪方法、计算机；包括获取LDCT和NDCT数据；分析数据，并按比例分为训练数据集和测试数据集；在TensorFlow中编程实现网络框架；读入数据并进行预处理，将图像大小调整相同；输入LDCT分别输入两个生成器中分别得到噪声和抑噪后的结果，将两者相加得到假的LDCT；利用两个判别器分别对抑噪后的结果和假的LDCT进行判别；通过生成结果和判别结果计算两个生成器和两个判别器的损失函数；通过优化算法优化网络，得到训练好参数的网络；在测试集上进行测试，得到LDCT抑噪结果。本发明可以用于未配对数据抑噪问题、配对数据的抑噪问题。
基于对抗生成网络未配准低剂量 ct 方法计算机

[发明专利]一种横向堆叠结构的无门化离子迁移管-CN202310120080.3在审
发明人：郭开泰;梁继民;王志成;卢超;郑洋;任胜寒;胡海虹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H01J49/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种横向堆叠结构的无门化离子迁移管，其包括沿垂直方向相对设置的第一屏蔽电极板和第二屏蔽电极板，所述第一屏蔽电极板和所述第二屏蔽电极板之间设置多层迁移电极板；所述迁移电极板的上表面和下表面均设置有电极条。本发明降低了堆叠单元的整体数量，降低了装配难度；省去实体离子门的结构不仅简化了迁移管的装配难度，而且可在不改变迁移管整体结构的条件下调整迁移距离，能够实现迁移距离根据应用场景自适应改变的功能，具有更高的全谱分辨率。
一种横向堆叠结构无门化离子迁移

[发明专利]一种基于深度学习的目标匹配和定位方法及系统、计算机-CN201811436541.3有效
发明人：梁继民;唐易平;牛闯;任胜寒;刘彬;胡海虹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明属于数据识别技术领域，公开了一种基于深度学习的目标匹配和定位方法及计算系统；在带有边界框标记的卫星图像数据库上，将标记的区域从原始卫星图像中截取并保存作为目标图像；对卫星图像与保存下来的目标图像进行预处理操作；将卫星图像与目标图像作为输入，对目标匹配与定位模型进行训练；对卫星图像与保存下来的目标图像进行预处理操作；使用目标匹配与定位模型同时接收输入的经过预处理的卫星图像与目标图像；将卫星图像中与目标最相似的区域用边界框标记出来。本发明在实时的条件下运行目标匹配算法，具有较高的实用性。通过一次模型的前向传播得到最终的结果，在复杂场景下能取得比模板匹配算法更好的结果。
一种基于深度学习目标匹配定位方法系统计算机

[发明专利]前向模型约束的神经网络磁粒子成像重建方法和系统-CN202211002854.4在审
发明人：陈雪利;任胜寒;黄鹏飞;陈多芳;谢晖;朱守平 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G01N27/72 文献下载
摘要：本发明公开的前向模型约束的神经网络磁粒子成像重建方法，通过校准获得系统矩阵，测量样品产生的电压数据；将采集到的数据进行傅里叶变换转化到频率域，使用信噪比阈值对数据的频率特征进行筛选；使用Pytorch重建网络，实现由一维电压数据到多维磁粒子浓度分布的映射；使用系统矩阵作为磁粒子成像的前向模型，用重建后的磁粒子浓度分布生成电压仿真数据，计算电压仿真数据与输入电压数据之间的差异作为损失函数对网络参数进行更新；在损失函数中添加正则化项，并调整训练参数和正则化参数取得最优的重建效果。本发明使用前向模型约束的神经网络进行磁粒子成像重建，通过在网络的损失函数中添加全变分正则化项，进一步提高重建效果。
模型约束神经网络粒子成像重建方法系统

[发明专利]基于Transformer的眼动事件检测方法-CN202210845526.4在审
发明人：郑洋;梁一唯;梁继民;郭开泰;胡海虹;任胜寒;王梓宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的眼动事件检测方法，包括以下步骤：对原始视线位置时间序列进行预处理；采用CNN网络对输入序列进行特征提取以获得字向量；对视线位置序列进行位置编码来表征序列的位置信息；采用Transformer学习眼动序列的全局特征，并使用全连接和Softmax将输入序列任意时刻预测为注视、眼跳和眼跳后震荡三个基本事件类型；采用事件级Cohen’s Kappa来评估性能。相比LSTM，Transformer可以有效地建立长序列上不同时刻观测之间的长期依赖关系且可以实现序列处理的高度并行化。从性能评估结果来看，本发明可以达到一个很好的眼动事件检测效果。
基于 transformer 事件检测方法

[发明专利]一种基于物理模型深度网络的荧光断层重建成像方法-CN202211035263.7在审
发明人： 任胜寒;陈雪利;孟煜;陈多芳;谢晖;徐欣怡 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种基于物理模型深度网络的荧光断层重建成像方法，通过CCD相机获取组织表面光强信息，利用Amira软件对仿体进行网格剖分，分别剖分两个精度不同的网格，利用剖分好的网格和仿体内各区域的光学参数通过有限元方法分别求对应的系统矩阵和网格各节点的邻接矩阵；设置不同网格对应的功率密度的传递矩阵。然后将表面光强数据传入深度网络，在粗网格中进行求解；根据粗网格的求解结果划定细网格的求解可行区，在可行区内求解；本发明保证求得的解的范数小，结果较为稀疏；求解时兼顾范数和结果前向与真实表面光强的误差；可以更加精准地定位组织中荧光团的位置，对研究肿瘤及其早期诊断具有重要意义。
一种基于物理模型深度网络荧光断层重建成像方法

[发明专利]声辅助聚焦的离子迁移方法、装置及离子迁移谱分析仪-CN202210770125.7在审
发明人：郭开泰;梁继民;杜佳伦;牟剑;郑洋;胡海虹;任胜寒;刘娜;周伯楚 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01N27/623 文献下载
摘要：本发明属于离子迁移管技术领域，公开了一种声辅助聚焦的离子迁移方法、装置及离子迁移谱分析仪器，将声场产生的声辐射力与电场产生的牵引力相结合，电场提供离子轴向运动的牵引力，声场提供限制离子径向运动的约束力；径向约束的范围和强度可通过调整声波的频率、相位和幅值进行控制。所述声辅助聚焦的离子迁移方法利用超声驻波引起空气介质振动，产生声辐射力。本发明利用声波辅助离子聚焦的离子传输装置，通过简单的实现结构，用声波辅助的形式，使声驻波波节区域在离子传输装置管腔中形成约束离子运动聚焦区域；以这种方式实现离子聚焦(约束离子运动范围)的功能不需要引入复杂的电控系统，也不会对原有离子传输装置中引入额外的干扰电场。
辅助聚焦离子迁移方法装置谱分析

[发明专利]一种共享子空间学习的脑机信息融合分类方法及系统-CN202210257094.5在审
发明人：梁继民;闫健璞;胡海虹;任胜寒;郭开泰;郑洋;王梓宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于脑机接口技术应用技术领域，公开了一种共享子空间学习的脑机信息融合分类方法及系统，所述脑机信息融合分类方法包括训练阶段和推理阶段；其中，所述训练阶段利用成对的图像和大脑响应数据，通过正负样本采样的对比学习策略，优化图像和大脑响应的共享子空间模型参数，并训练图像分类器；所述推理阶段提取图像特征进行分类，实现整个脑机信息融合分类系统的应用目标。本发明的共享子空间学习的脑机信息融合分类系统能够端到端的训练共享子空间，实现大脑认知信息的高效迁移，提升了在复杂开场景下图像分类任务的性能；通过“脑不在环路”应用，提高了现实应用中的效率与稳定性，在脑机信息协同工作的新范式下具有广泛的应用前景。
一种共享空间学习信息融合分类方法系统

[发明专利]超声图像左室心肌的分割方法、系统及应用-CN202010763494.4有效
发明人： 任胜寒;王永兵;王倩;胡芮;赵恒;刘丽文 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种超声图像左室心肌的分割方法、系统及应用，获取超声数据，将数据分为训练集、验证集和测试集并标记；增强训练集样本多样性，截取左室心肌大致区域，对数据做直方图均衡化、归一化操作；使用Pytorch实现分割网络，保存在验证集上性能最好的模型；基于分割的结果，测量厚度。本发明基于卷积神经网络的超声图像左室心肌的分割方法，能够自动的分割舒张末期的左室心肌，并在网络中加入左室心肌的形状信息辅助网络学习，提出的混合损失函数分别从3个角度进行优化，学习的时候进一步加强边界信息；基于分割的结果能自动的测量厚度，整个过程无需任何后处理。
超声图像心肌分割方法系统应用

[发明专利]一种脑不在环路应用的脑机信息融合分类方法及系统-CN202111017290.7在审
发明人：梁继民;闫健璞;任胜寒;郭开泰;胡海虹;郑洋;王梓宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于脑机接口技术应用技术领域，公开了一种脑不在环路应用的脑机信息融合分类方法及系统，所述脑不在环路应用的脑机信息融合分类系统由数据加载装置、图像预处理装置、大脑响应生成装置、图像特征可靠性预测装置和脑机特征融合分类装置组成；与现有技术相比，本发明的大脑响应生成模型利用深度学习技术在特征域构建图像特征到大脑响应特征的预测模型，预测模型整体结构简单，与共享表征空间的方法相比，不需要过多成对的大脑响应和刺激图像数据集就能训练成功，此大脑响应生成模型能够有效的集成到现有的脑机信息融合分类模型中，实现脑不在环路的推理应用，具有较高的实用意义。
一种不在环路应用信息融合分类方法系统

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