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[发明专利]一种足溃疡图像分类方法、系统、设备及介质-CN202310567048.X在审
发明人： 艾玲梅;杨梦瑶;谢卓煜 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种足溃疡图像分类方法、系统、设备及介质，包括：获取足溃疡图像作为训练数据集；基于卷积神经网络CNN和视觉密集交互网络ViT构建足溃疡图像分类网络；搭建图像融合模块、序列池化层、搭建特征耦合模块；使用足溃疡数据集训练网络模型，使用训练后的模型进行足溃疡图像分类，将训练后的分类模型在验证集和测试集上对每个样本预测属于各类别的概率，直到获得所有样本的预测概率，完成足溃疡图像分类的测试。通过集成CNN和ViT两个网络结构，使得两个网络的密集交互，实现信息互补，从而使得最终的网络能够更加准确地判断出足溃疡DFU的类别。
一种溃疡图像分类方法系统设备介质

[发明专利]一种生成大脑白质纤维方向分布的方法及相关装置-CN202310594580.0在审
发明人： 艾玲梅;李嘉豪;谢卓煜 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：一种生成大脑白质纤维方向分布的方法及相关装置，包括：获取弥散磁共振dMRI图像数据，并对弥散磁共振dMRI图像数据进行预处理；搭建3D特征提取模型，对预处理后的数据进行3D特征提取；以3D特征向量为输入，搭建0‑8阶球谐函数系数SH估计网络模型；训练球谐函数系数SH估计网络模型，使用训练后的球谐函数系数估计网络模型生成纤维方向分布。本发明实现了基于深度学习方法使用单壳三组织约束球面反卷积(SS3T‑CSD)生成等同于多壳多组织约束球面反卷积(MSMT‑CSD)脑白质纤维方向，不仅估计到了中央体素内部纤维方向，而且利用了相邻体素之间的空间相关性，使得无创预测脑白质纤维方向的准确性得到进一步提高。
一种生成大脑白质纤维方向分布方法相关装置

[发明专利]一种三维目标检测方法及相关装置-CN202310160721.8在审
发明人： 艾玲梅;谢卓煜;姚若侠 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：一种三维目标检测方法及相关装置，包括：获取训练数据集；对预处理后的图像数据和3D点云数据进行扩充；将整个三维空间划分成等份的三维体素网格；针对体素网格的特征和图像数据构建三维目标检测网络；搭建遗漏查找模块和遗漏预测模块；使用训练后的模型进行3D目标检测。本发明实现了三维目标检测中的遗漏目标检测，能根据二维目标检测先进的准确率查找出三维目标检测中未检测到的目标并对此做出二阶段检测，提高了三维目标检测的准确率，在对远距离目标检测时会更加全面、准确。使用遗漏目标的虚拟点云专项训练克服了无法捕获部分目标三维特征的问题，可以检测出被遮挡或截断的目标。
一种三维目标检测方法相关装置

[发明专利]一种基于条件生成对抗网络的MR图像分割方法及装置-CN202010055252.X有效
发明人： 艾玲梅;石康珍;李艳玲 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：一种基于条件生成对抗网络的MR图像分割方法及装置，分割方法包括通过低级MR图像y和分割掩膜x训练cGAN网络，得到训练好的cGAN模型；根据输入的分割掩膜x，使用训练好的cGAN模型自动生成人工图像y’；利用人工图像y’和分割掩膜x预训练U‑net网络；通过低级MR图像y和分割掩膜x继续训练U‑net网络，得到训练好的U‑net模型；利用训练好的U‑net模型进行MR图像分割。本发明同时提供了一种实现上述方法的装置、终端设备以及计算机可读存储介质，本发明扩充和丰富了原始数据集的数据多样性，图像分割结果更接近真实图像，在分割网络训练过程中的收敛速度更快、损失更小且分割精度更高。
一种基于条件生成对抗网络 mr 图像分割方法装置

[发明专利]一种磁共振图像分割方法、装置、终端设备及存储介质-CN201911243400.4有效
发明人： 艾玲梅;李天东 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种磁共振图像分割方法、装置、终端设备及存储介质，首先下载数据库中的MRI图像，并对获取的图像进行预处理，通过在U‑NET网络上添加残差密集结构和多通道注意力单元得到改进的多通道注意力U‑NET网络，再将处理后的图像作为输入，对训练样本进行预训练，得到多通道注意力U‑NET网络模型的初始参数，最后采用训练好的多通道注意力U‑NET神经网络模型对测试样本进行分割，得到分割后的图像。本发明实现了多通道注意机制，在简化计算的同时，具有先进的性能效率，对MRI图像分割任务特别有帮助。相较于其他方法，本发明方法对分割区域的分割具有很高的准确性，分割结果边界完整，细节清楚。
一种磁共振图像分割方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种基于图像变换的路径记录方法-CN201910160973.4有效
发明人： 艾玲梅;李天东;李艳玲 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像变换的路径记录方法，包括以下步骤：1)采集含有GPS数据的路径图像数据；2)将GPS数据与图像数据分离，得到每一个GPS数据对应一个路径图像的图像数据；3)将GPS数据转化为地图图像坐标，每个地图图像坐标对应一个路径图像的图像数组；4)对路径图像的图像数据相对于对应地图图像坐标的图像进行变换并附加背景图像；5)将附加背景图像并完成变换后的图像打印出来，获得路径记录图像。本发明不仅能够记录路径的整体轨迹，而且能够描述路径的局部信息，具有成本低、速度快、可靠性高的特点。
一种基于图像变换路径记录方法

[发明专利]基于多重分形消除趋势波动分析的CNV脑电测谎方法-CN201810128802.9有效
发明人： 艾玲梅;陈慧君 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重分形消除趋势波动分形分析的CNV脑电测谎方法，该方法包括脑电信号采集、脑电信号预处理、脑电信号特征提取和脑电信号显示四部分。本发明利用多重分形消除趋势波动分形分析法对CNV脑电波进行特征提取，弥补了现有测谎技术对脑电信号局部自相似性和非平稳性分析的不足。同时利用软件分别采集实验组和对照组多个受试者脑电信号，将采集的脑电信号存储在预先设定的存储单元中，然后对同一受试者在不同状态下的脑电数据进行预处理和特征提取，对其预处理及特征进行分析和对比，从而给出合理的测谎结果。
基于多重消除趋势波动分析 cnv 脑电测谎方法

[实用新型]一种光伏电站空地一体化智能运维系统-CN202022567515.3有效
发明人：寇水潮;孙钢虎;田磊陈;艾玲梅;李良服;陆利烨;陈辉辉;兀鹏越 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： H02S50/00 文献下载
摘要：本实用新型一种光伏电站空地一体化智能运维系统，包括无人机平台、地面驱鸟系统、以及多个无线通信模块等；该系统在光伏电站利用无人机平台搭载可见光及红外热像仪双光摄像头进行光伏组件热斑检测，在光伏组件设置灰尘检测模块，配合地面驱鸟系统和光伏组件清扫机器人，由地面监控站根据所检测鸟类和灰尘信息协调控制无人机平台、地面驱鸟系统和光伏组件清扫机器人，通过离线识别方式判断光伏组件热斑情况，实现光伏电站电子化、信息化、智能化、空地一体化巡检及运维；能够进行光伏组件热斑、灰尘自动检测辨识，代替人工远程清洗光伏组件，驱除光伏电站滞留的鸟类，满足光伏电站日常运维需求，可应用于所有光伏电站，具有广阔的应用和推广前景。
一种电站空地一体化智能维系

[发明专利]一种基于脑网络分析的CNV脑电测谎方法-CN201810128786.3有效
发明人： 艾玲梅;陈慧君;薛亚庆 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑网络分析的CNV脑电测谎方法，该方法包括脑电信号采集、脑电信号预处理、脑电信号特征提取和脑电信号显示四部分。本发明利用脑网络分析法对CNV脑电波进行特征提取，弥补了现有测谎技术对脑电信号全脑区认知差异分析的不足。同时利用软件分别采集实验组和对照组多个受试者脑电信号，将采集的脑电信号存储在预先设定的存储单元中，然后对同一受试者在不同状态下的脑电数据进行预处理和特征提取，对其预处理及特征进行分析和对比，从而给出合理的测谎结果。
一种基于网络分析 cnv 脑电测谎方法

[发明专利]一种光伏电站空地一体化智能运维系统-CN202011242122.3在审
发明人：寇水潮;孙钢虎;田磊陈;艾玲梅;李良服;陆利烨;陈辉辉;兀鹏越 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： H02S50/00 文献下载
摘要：本发明一种光伏电站空地一体化智能运维系统，包括无人机平台、地面驱鸟系统、以及多个无线通信模块等；该系统在光伏电站利用无人机平台搭载可见光及红外热像仪双光摄像头进行光伏组件热斑检测，在光伏组件设置灰尘检测模块，配合地面驱鸟系统和光伏组件清扫机器人，由地面监控站根据所检测鸟类和灰尘信息协调控制无人机平台、地面驱鸟系统和光伏组件清扫机器人，通过离线识别方式判断光伏组件热斑情况，实现光伏电站电子化、信息化、智能化、空地一体化巡检及运维；能够进行光伏组件热斑、灰尘自动检测辨识，代替人工远程清洗光伏组件，驱除光伏电站滞留的鸟类，满足光伏电站日常运维需求，可应用于所有光伏电站，具有广阔的应用和推广前景。
一种电站空地一体化智能维系

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的脉搏信号生成方法及系统-CN201910359530.8在审
发明人： 艾玲梅;薛亚庆;石康珍 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：一种基于生成式对抗网络的脉搏信号生成方法及系统，生成方法包括以下步骤：a、设置采样频率和采样时间，选取健康的测试者采集脉搏信号数据，信号平稳后记录；b、将得到的脉搏信号数据进行归一化，映射到[‑1,1]的范围内并去除噪声及异常波形；c、训练PSDCGAN网络模型；d、利用训练好的PSDCGAN网络模型生成大量的脉搏信号数据，完成数据的扩增。系统包括压电式传感器、数据处理模块以及数据生成模块。本发明首次采用基于生成式对抗网络模型用以生成脉搏信号数据，对脉搏信号数据集进行扩增，解决了脉搏信号样本数量不足的问题，为将深度学习理论引入脉搏信号的处理与分析提供了研究基础。
脉搏信号网络模型生成式扩增对抗采集脉搏信号数据处理模块数据生成模块压电式传感器采样频率异常波形归一化数据集采样去除映射噪声样本网络测试引入记录分析健康学习研究

[发明专利]一种基于PCANet的脉搏信号亚健康检测方法及检测系统-CN201810474204.7在审
发明人： 艾玲梅;薛亚庆;任阳红 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：一种基于PCANet的脉搏信号亚健康检测方法及检测系统，检测时选取研究对象并对研究对象的健康状况进行初步划分与筛选，再通过脉冲传感器采集各研究对象的脉搏信号数据；将采集到的脉搏信号数据进行归一化处理，使脉搏信号数据映射至[‑1，1]的范围内，去除脉搏信号中的噪声及异常波形，获得纯净的脉搏信号；对预处理后的脉搏信号使用PCANet分别提取健康和亚健康脉搏信号特征以重构误差作为损失函数，学习PCA滤波核，使用PCA算法来计算样本集，提取样本集协方差矩阵前L个最大特征值对应的特征向量组成特征映射矩阵；将提取得到的特征映射矩阵通过SVM分类器和KNN分类器来识别健康与亚健康状态，检测过程简单高效。
脉搏信号研究对象亚健康检测检测系统映射矩阵样本集预处理归一化处理脉冲传感器协方差矩阵亚健康状态采集健康状况数据映射损失函数特征向量异常波形滤波核去除算法重构噪声健康筛选学习

[发明专利]基于改进超限学习机的N400诱发电位测谎方法-CN201610171464.8有效
发明人： 艾玲梅;余龙;何聚厚;胡卫平 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2016-03-23 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进超限学习机的N400诱发电位测谎方法，利用人工免疫算法对超限学习机的随机参数进行优化，提出基于N400诱发电位和改进超限学习机的脑电信号测谎方法，利用改进的超限学习机计算犯罪组被试和对照组被试对探测刺激和无关刺激的分类识别率，对两组被试的分类识别率进行统计分析找到区别说谎与否的阈值参数；提取四十个通道N400诱发脑电信号的探测刺激和无关刺激时域、频域特征，提取的脑电信号特征更全面，克服了现有技术中基于少量通道和利用诱发电位波形几何性质作为特征参数进行测谎判断的不足，使得本发明具有能够有效保证稳定的谎言识别正确率的优点。
基于改进超限学习机 n400 诱发电位方法

[发明专利]基于多重分形消除趋势波动分析的脑电测谎方法-CN201610207819.4有效
发明人： 艾玲梅;陈慧君 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2016-04-05 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重分形消除趋势波动分析的脑电测谎方法，该方法包括以下步骤：一、脑电测谎判断阈值设定：采用与处理器连接的参数设置单元对脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值进行设定；二、脑电信号采集：采用Pz电极对被测试者头部顶点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备按照预先设定的采样频率f对Pz电极提取的脑电信号同步进行采集，且将所采集的脑电信号同步传送至处理器；三、脑电信号分析处理，过程如下：脑电信号接收与同步存储、脑电信号特征提取、说谎与否判断和说谎与否判断结果输出。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简单、快速对说谎状态进行准确检测。
脑电信号测谎脑电脑电信号采集波动分析分形采集参数设置单元脑电信号分析脑电信号特征处理器连接采样频率电极提取判断结果实时提取提取装置同步传送同步存储准确检测阈值设定电极处理器测试输出

[发明专利]基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法-CN201610206457.7有效
发明人： 艾玲梅;陈慧君 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2016-04-05 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，包括步骤：一、脑电测谎判断阈值设定：采用参数设置单元对脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值进行设定；脑电信号提取装置包括Pz电极；二、脑电信号采集：采用Pz电极对被测试者头部顶点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备按照预先设定的采样频率f对所述Pz电极提取的脑电信号同步进行采集且将所采集的脑电信号同步传送至处理器；三、脑电信号分析处理，过程如下：脑电信号接收与同步存储、脑电信号特征提取、说谎与否判断和说谎与否判断结果输出。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简单、快速对说谎状态进行准确检测。
脑电信号测谎脑电脑电信号采集关联维数提取装置电极采集参数设置单元脑电信号分析脑电信号特征采样频率电极提取判断结果实时提取同步传送同步存储准确检测阈值设定处理器测试输出

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