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[发明专利]一种病理图像自动分割方法和装置、电子设备及介质-CN202310764568.X在审
发明人：赵慧英;林斯颖;杨跃东;雍娟娟 -专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种病理图像自动分割方法和装置、电子设备及介质。所述方法包括：从病理图像得到具有第一分辨率的多个第一病理图像块和具有第二分辨率的多个第二病理图像块，病理图像包括多个图像区域，第一分辨率低于第二分辨率；针对每个图像区域进行图像分割，包括：将相应的第一病理图像块进行组织级别的ROI分割，将相应的多个第二病理图像块进行细胞级别的ROI分割，基于组织级别ROI分割结果与多个第一细胞级别ROI分割结果，得到图像区域的图像分割结果。本公开在关注图像细节的同时也关注图像块之间的全局空间关系，不仅对病理图像ROI区域信息进行了利用，同时ROI分割的准确率较高。
一种病理图像自动分割方法装置电子设备介质

[发明专利]基于深层图卷积网络的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法-CN202110502536.3有效
发明人： 杨跃东;袁乾沐;卢宇彤 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G16B25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深层图卷积网络的蛋白质‑蛋白质相互作用位点预测方法，包括步骤如下：根据蛋白质的序列和结构信息，提取节点特征矩阵和包含边信息的邻接矩阵，共同构成蛋白图表征；采用基于初始残差和恒等映射的深层图卷积；深层图卷积的最后一层图卷积层的输出输入一个多层感知机，完成构建深层图卷积神经网络；将训练数据提取得到蛋白图表征，采用五折交叉验证方法对深层图卷积神经网络进行训练；将待测数据通过提取得到蛋白图表征，并输入训练好的深层图卷积神经网络，实现对蛋白‑蛋白相互作用位点的预测。本发明能更充分地利用蛋白质空间结构信息，进一步提高蛋白‑蛋白相互作用位点预测的准确率。
基于深层图卷网络蛋白质相互作用预测方法

[发明专利]一种结合多任务学习和自注意力机制的蛋白质功能预测方法-CN202011467595.3有效
发明人： 杨跃东;黄伟林;赵慧英;卢宇彤 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合多任务学习和自注意力机制的蛋白质功能预测方法，包括以下步骤：根据分子功能类别MF预测任务、生物学过程类别BP预测任务和细胞组件类别CC预测任务，构建基于多任务学习和自注意力机制的蛋白质功能预测系统模型；获取样本数据集，提取样本数据集中蛋白质序列的特征信息，组建训练集和测试集；对训练集进行预处理后输入蛋白质功能预测系统模型中，对蛋白质功能预测系统模型进行训练；对测试集进行预处理后输入训练后的蛋白质功能预测系统模型中，进行蛋白质功能预测。本发明将三大本体论的预测视作三个预测任务，通过建立基于多任务学习和自注意力机制的蛋白质功能预测系统模型进行预测，提升了蛋白质功能预测的准确率。
一种结合任务学习注意力机制蛋白质功能预测方法

[发明专利]基于深度网络快速识别单分子纳米孔测序碱基方法-CN202011205178.1有效
发明人： 杨跃东;卢宇彤;陈志广 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度网络快速识别单分子纳米孔测序碱基方法，所述的方法包括步骤如下：S1：从测序原始数据中提取电信号序列，对电信号序列进行第一预处理，得到信号矩阵；S2：构建深度网络模型，对深度网络模型进行训练，直至损失函数达到设定阈值或迭代次数达到设定步数；S3：将步骤S1中得到的信号矩阵输入编码器中提取高维特征信息，输出特征信息矩阵；S4：将步骤S3中得到的特征信息矩阵通过全连接网络层映射生成对应于碱基字符表的概率矩阵；S5：采用基于束搜索算法的连接时序分类模块作为解码器对步骤S4得到的概率矩阵进行束搜索，得到若干个碱基序列，选择其中得分最高的碱基序列作为输出结果。
基于深度网络快速识别分子纳米孔测序碱基方法

[发明专利]一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法-CN202011269669.2有效
发明人： 杨跃东;张磐 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明涉及抗体结合位点预测领域，具体提供一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法，包括如下步骤：获取抗体上若干个高变区，将若干个高变区串连为一条高变区序列，在不同的高变区序列之间加入一种未知类型的氨基酸作为区分标识；所述的高变区序列中每个氨基酸的特征包括词嵌入特征、额外特征；将词嵌入特征和额外特征合并得到最后的特征矩阵，并将特征矩阵输入神经网络模型；所述的神经网络模型采用双向长短期记忆网络与transformer编码器学习高变区序列信息以及不同高变区之间的相互作用信息，预测抗体结合位点。本发明能通过学习不同高变区之间的相互作用信息，准确地预测抗体结合位点。
一种通过序列预测抗体结合深度学习方法

[发明专利]基于乳腺MR影像组学的乳腺癌分子分型变化预测装置-CN202110216454.2有效
发明人：吴卓;林斯颖;刘海晴;赵慧英;宋益东;杨跃东;麦思瑶 -专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于乳腺MR影像组学的乳腺癌分子分型变化预测装置，包括：采集模块，用于采集乳腺癌患者的MR图像；分割模块，用于提取MR图像中的增强图像，并对增强图像中的肿物边缘进行勾画，得到标注的病灶区域；第一预测模块，用于提取病灶区域得到待处理图像，并对待处理图像进行图像预处理后输入到深度学习模型中，得到乳腺癌分子分型的第一预测结果；第二预测模块，用于提取增强图像中的特征数据，基于特征数据进行分析得到乳腺癌分子分型的第二预测结果；验证模块，用于对第一预测结果和第二预测结果进行鲁棒性的验证。本发明实施例通过第一预测结果和第二结果进行鲁棒性验证，能够有效提高对乳腺癌分子分型预测的准确性。
基于乳腺 mr 影像乳腺癌分子变化预测装置

[发明专利]一种基于永磁效应的应力监测装置及方法-CN202310521106.5在审
发明人：袁飞云;张奔牛;蒋海飞;杨跃东;宋杨;闫红光;张文居;邓嘉毅;陈伟;王阳;胡金铭;范鑫;朱冬;张沛;曾唯恐 -专利权人：四川藏区高速公路有限责任公司;重庆交通大学;四川泸石高速公路有限责任公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01L9/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于永磁效应的应力监测装置及方法，属于桥梁检测技术领域。应力监测装置主要包括永磁体和霍尔传感器，霍尔传感器与AD转换器、微处理器一起固定在滑块上，永磁体固定在滑轨右侧挡板左边的永磁体承托板上。在检测被测装置应力变化时，先进行力‑磁关系标定，标定完成后安装于被测装置上，通过滑块装置下部孔洞与被测装置紧密连接；在被测装置发生应变时，霍尔探头在永磁体中轴线上的不同位置将检测到的磁信号输入，经霍尔传感器处理后输出，再由外部磁解设备提取数据，通过力‑磁关系反馈出被测装置的应力变化。本发明通过永磁体即霍尔传感器即可实现斜拉索、应力筋、钢筋等的应力监测，结构简单，灵敏度高。
一种基于永磁效应应力监测装置方法

[发明专利]基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法-CN202110528940.8有效
发明人： 杨跃东;陈健文;卢宇彤 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法，包括以下步骤：S1：将药物小分子转化为包括有n个节点和m条边的有向图G＝(ν,ε)，从而将药物小分子性质预测归类为有监督的图学习任务；S2：构建Transformer模型，所述的Transformer模型包括位置层、编码层、生成器层；所述的位置层用于获取原子与原子之间的位置信息；所述的编码层用于学习小分子的空间结构信息；所述的生成器层用于对药物小分子性质的预测；S3：将有向图G＝(ν,ε)输入Transformer模型进行小分子性质预测。本发明能够在Transformer框架中很好的结合MPNN框架的点边交互方式，既可以通过MPNN学习到局部的化学结构信息，也能通过Transformer捕捉到远程依赖信息。
基于 transformer 增强交互 mpnn 神经网络分子表示学习方法

[发明专利]一种蛋白质冷冻电镜结构解析模型训练方法和解析方法-CN202010018788.4有效
发明人： 杨跃东;陈晟;李雄俊;卢宇彤 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种蛋白质冷冻电镜结构解析模型训练方法和解析方法，训练方法包括：以蛋白质电子云密度图像中像素密度高于预设密度值的像素点为中心，按预设大小框选出子图像，并将子图像根据其中心是否为Cα位点分为正样本和负样本；根据正样本和负样本对卷积神经网络模型进行训练，训练出Cα位点预测模型；根据正样本对卷积神经网络模型进行训练，训练出二级结构预测模型和氨基酸类型预测模型。通过训练好的三种模型预测蛋白质冷冻电镜图像中的Cα位点、每个Cα位点的二级结构和氨基酸类型，并将这些Cα位点与已知的蛋白质序列位点一一配对，本发明可以高效、准确地解析蛋白质冷冻电镜图像并建立该蛋白质主链结构的模型。
一种蛋白质冷冻结构解析模型训练方法

[发明专利]一种增强图神经网络点边交互的方法-CN202010547673.4有效
发明人： 杨跃东;邓幽扬;宋颖;郑双佳 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N3/0499 文献下载
摘要：本发明提供一种增强图神经网络点边交互的方法，步骤包括：获取有向分子图G及其图结构数据，根据图结构数据获取和根据所有创建所有根据所有所述与所有更新得到所有根据所有与所有所述创建所有根据所有所述和所有所述得到所有利用所有
一种增强神经网络交互方法

[发明专利]一种高可靠单细胞数据分析方法、系统、设备及存储介质-CN202310192925.X在审
发明人： 杨跃东;张浩坤;陈志广;卢宇彤 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高可靠单细胞数据分析方法、系统、设备及存储介质，所述高可靠单细胞数据分析方法应用于单细胞数据分析平台，所述单细胞数据分析平台与各个物理节点连接，所述高可靠单细胞数据分析方法包括：控制每个所述物理节点创建至少一台虚拟机；在所述虚拟机上部署守护进程，其中，所述守护进程用于检测各所述物理节点是否存在故障；若检测到各所述物理节点中有存在故障的目标物理节点，则根据预设的节点容错规则处理所述目标物理节点。本申请提高了单细胞数据分析平台的可靠性。
一种可靠单细胞数据分析方法系统设备存储介质

[外观设计]拖鞋（0128）-CN202230824977.0有效
发明人： 杨跃东 -专利权人： 杨跃东
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： 02-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：拖鞋（0128）。2.本外观设计产品的用途：拖鞋。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
拖鞋 0128

[发明专利]一种建筑施工用墙面甩浆装置以及甩浆方法-CN202111442882.3有效
发明人：王志杰;郭双;李延强;赵坤杰;杨跃东;王卫生;徐迪;苏帅锋;黄磊;陈帅磊;亢旭阳;刘征;夏丹丹;李冰;肖楠楠;方军伟;刘书会;杨长江;过祥 -专利权人：河南省建设集团有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： E04F21/10 文献下载
摘要：一种建筑施工用墙面甩浆装置以及甩浆方法，甩浆装置包括甩浆网片和开设有进料口的浆料箱，浆料箱的下方设置有滚轮，相对的滚轮之间由主动轴连接，主动轴通过传动机构与浆料箱底部的从动轴连接，从动轴的两端分别连接有振动触发轮，浆料箱相对的两个侧面上分别开设有朝向浆料箱底部延伸的滑槽，浆料箱的底部开设有甩料口，甩浆网片设置在甩料口处，甩浆网片与浆料箱顶部直接形成储浆室，甩浆网片边缘设置有能够沿滑槽滑动的滑动头，滑动头与浆料箱之间设置有复位弹簧，滑动头在振动触发轮的转动中与复位弹簧配合以带动甩浆网片往复振动。本发明用于减轻甩浆装置的重量，解决甩浆过程中劳动强度大的问题。
一种建筑施工墙面装置以及方法

[实用新型]一种环保型重力式混凝土挡墙-CN202222317797.0有效
发明人： 杨跃东;张亚坤;周长亮;王卫生;余跃;吴聪;刘高凡;李冰;陈帅磊;张鹏;尹顺;丁紫阳;高培源;缑忠飞;庞可可;王嘉涛;狄源康;赵哲;王廉稳 -专利权人：河南省建设集团有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： E02D29/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及公路工程防护技术领域，具体为一种环保型重力式混凝土挡墙，包括原有土壤层，坡体组件，坡体组件包含有混凝土层、种植层、外部水槽、第一连接通槽、第一滤网、内部水槽、第二连接通槽、第二滤网、排水沟；挡墙组件，挡墙组件包含有通槽、承重柱、承重块、挡墙插盒、顶盖、上部水管、下部水管、底部滤网、定位孔、销孔、插销、辅助拉块、辅助手柄，以挡墙插盒为主，可以实现整体的搬运，安装方便简单，经济效益高，维护成本低，且设置的空腔可以收集废弃的石块和废土，有益于保护环境，同时设置的孔洞，不会让积水积攒在挡墙的上半部分影响土壤，同时也可以滋润混凝土下原有土壤层，使其保持养力。
一种环保重力混凝土挡墙

[发明专利]一种车载智能终端整机生产测试的方法及系统-CN202011495839.9在审
发明人：胡再刚;杨跃东 -专利权人：成都天软信息技术有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H04B17/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载智能终端整机生产测试的方法及系统，该系统包括：测试夹具通过智能终端天线接口的第一端子接收来自外置的天线的测试信号的，并将测试信号发送给功分器；功分器将从测试夹具接收的测试信号均分为第一测试信号和第二测试信号两路，并分别发送；频谱仪从功分器接收第一测试信号，并检测第一测试信号的第一信号强度；测试处理器分别读取频谱仪检测的第一信号强度，以及经过天线接口第二端子无线通信模组接收到第二测试信号的第二信号强度。本发明将无线通信模组和天线分开验证，不仅在通信性能异常时，能快速确认异常位置，而且通过频谱仪读取的参考值和预设可容忍误差的引入，提高无线通信模组的测试可靠性。
一种车载智能终端整机生产测试方法系统

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