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[发明专利]一种基于图谱的纤维束成像评价方法-CN202110652294.6有效
发明人： 冯远静;曾庆润;袁少楠;黄家浩;谢雷;李梦君 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于图谱的纤维束成像评价方法，对于待评价的纤维束，引入大脑白质图谱，将待评价纤维束与该图谱进行配准，进行空间位置分布计算，得到纤维束在空间位置分布上的评价值；引入纤维概率图谱，将待评价纤维束与该图谱进行配准，利用概率图谱计算当前纤维束概率值；最后将引入大脑白质图谱得到的空间位置分布评价值与引入纤维概率图谱得到的纤维束概率值加权融合，得到纤维束最终评价值。本发明对纤维束重建效果进行了量化并给出了评价指标，对于缺乏解剖结构知识的科研人员及缺乏经验的医生而言具有参考价值。
一种基于图谱纤维成像评价方法

[发明专利]一种基于多模态影像特征融合的轻度创伤性脑损伤分类方法-CN202210884946.3在审
发明人：仇翔;王佳凤;冯远静;曾庆润;陈升炜 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于多模态影像特征融合的轻度创伤性脑损伤分类方法，针对单一模态影像信息不全面和与mTBI高度相关的特征不明确导致的目前mTBI缺乏客观辅助诊断方法的问题，融合了在TI结构像上提取的皮层体积，厚度，表面积特征和在dMRI上基于束提取的FA，MD，AD，RD，和OD，ICVF，ISOVF特征；一方面为了得到与mTBI高度相关的特征，选择FDR矫正后组间具有显著性差异的特征作为初步筛选出来的特征；另一方面为了降低特征维度使模型达到更好的拟合效果，将初步得到的特征作为逻辑回归模型的输入，最终得到权重不为0的特征训练的最优学习模型，模型泛化性能由测试集评估指标评定，通过此模型对到访者进行mTBI疾病预测，从而提供一种客观的辅助诊断方法。
一种基于多模态影像特征融合轻度创伤脑损伤分类方法

[发明专利]一种基于流线微分方程的脑血管跟踪方法-CN202210521333.3在审
发明人： 冯远静;谢雷;盛轩硕;卜宇辉;张向文;曾庆润;张家炜;黄家浩;潘轶昂;余江丽;胡启明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：一种基于流线微分方程的脑血管跟踪方法，首先将体素方向信息引入到脑血管的分割中，在4D曲线模型上添加一个具有方向信息的柱状模型，通过测量多个采样方向的强度差来估计张量；得到血管方向信息后，结合流体运动相关理论，将血流运动描述为流体运动，以流场和流线对血管轨迹进行描述，建立流线微分方程重构血管方向的流场分布，通过二十六邻域体素信息和整体血流流入与流出量相等对求解函数施加约束，求得更为准确的流场分布模型，以流场分布表示血管的方向分布；最后设置起始种子点，采用数值积分方法计算流线中每点的空间坐标，以获取血管的轨迹分布。本发明极大减少了专家标注识别的工作量，实现了全自动、精准、快速地血管跟踪方法。
一种基于流线微分方程脑血管跟踪方法

[发明专利]一种水库智慧水利数字孪生模型快速构建方法-CN202210643023.9在审
发明人：禹鑫燚;杨迪烽;欧林林;周利波;魏岩;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种水库智慧水利数字孪生模型快速构建方法，包括：1)在水库现场准备摄影器材，准备相应数据；2)将所得数据送入深度学习模型训练以获得水库现场的粗糙三维模型；3)根据实际的水库现场生产信息对三维模型进行设计修改，贴图渲染，并导入数字孪生构建工具中，构建水库现场模型；4)针对场景内不同设备模型的属性和功能，修改对应的数字孪生构建工具中的模型属性与事件来让模型可以接收外来信号或发出对外指令，控制模型的运行状况；5)使用数据库作为虚实信号的交互中心和存储用户信息与各类设备历史数据的存储中心，实现各类信号的通信交互；6)根据水库现场的实际情况，构建出水库智慧水利数字孪生模型，完成虚实结合生产管理工作。
一种水库智慧水利数字孪生模型快速构建方法

[发明专利]文本解析方法、系统及电子设备-CN202210743066.4在审
发明人：周金满;谢碧锋;于晓鹏;李永强;冯远静 -专利权人：浙江数创未来科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本解析方法、系统及电子设备，涉及文本解析提取领域，该方法首先基于数据库的类型获取待解析文本，并获取待解析文本中包括的至少一个文本句；然后利用二进制分类器对文本句进行实体识别，通过对实体识别结果中起始边界和结束边界确定文本句中包含的多个实体；对多个实体进行两两配对得到多个实体对，并确定实体对之间的关系之后，根据实体对及其实体对之间的关系，确定待解析文本的解析结果。该方法通过对实体识别结果中起始边界和结束边界进行预测，从而确定出文本句中包含的实体，减少了实体重叠的概率；并可通过将实体对的信息融入至表征向量中，有利于提高实体之间的关系的提取精度，提升文本三元组的解析精度。
文本解析方法系统电子设备

[发明专利]一种基于多尺度特征提取的帕金森病大脑异常标注方法-CN202210665126.5在审
发明人： 冯远静;章诚哲;黎锦雯;冯则城;周文洋;桑田;王静强;曾庆润 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：一种基于多尺度特征提取的帕金森病大脑异常标注方法，包括以下步骤：步骤一：图像预处理；步骤二：拟合微结构属性；步骤三：全脑的白质纤维重构；步骤四：基于深度学习的白质束分割；步骤五：白质束微结构特征重采样；步骤六：白质异常特征预标记；步骤七：提取白质异常特征。本发明能够从多个尺度评估患者的白质微结构异常，实现对患者的异常特征更可靠的解释和提取，对于提前诊断帕金森病患者具有参考作用。
一种基于尺度特征提取帕金森病大脑异常标注方法

[发明专利]一种基于图卷积网络的道路服务水平预测方法-CN202210589674.4在审
发明人：李永强;姚辉;冯远静;范陈强;赵永智;李文伟;林栋;吴毕亮;叶衍统;李敬业 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种基于图卷积网络的道路服务水平预测方法，包括以下步骤：1)交通流数据的获取与处理，将设备采集到数据进行异常值剔除以及缺省值的补足；2)路网的建立，从路段之间的相关性以及路段之间的相似性两方面建立路网拓扑图；3)通过最小二乘法对流量、密度数据拟合，得到道路最大通行流量值；4)交通流预测，将历史流量、速度数据输入神经网络模型，得到预测的流量、速度数据；5)道路服务水平预测，根据上一步预测的数据，计算得到预测时刻的道路密度和饱和率，结合密度和饱和率，通过映射函数得到道路服务水平的得分。本发明结合人工智能方法，对道路未来的交通状况进行预测，极大地提高现有道路服务水平。
一种基于图卷网络道路服务水平预测方法

[发明专利]一种基于数字孪生的水库监管系统-CN202210600906.1在审
发明人：禹鑫燚;董科宋;欧林林;周利波;魏岩;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：一种基于数字孪生的水库监管系统，包括底层服务模块、和云端服务模块两部分；所述底层服务模块包括：数据采集子模块和设备管理子模块。所述云端服务模块包括：可视化子模块、数据存储子模块、数据分析子模块、地形演变推演子模块、设备节能分析子模块以及通信交互子模块。工作人员通过远程客户端访问云端服务模块实现远程监测管理。本发明不仅实现了对水库运行的可视化监管，同时也对数据价值深度挖掘，实现了风险水位告警功能、地形演变推演功能、设备节能分析功能，提高系统智能化水平。也能接收远程客户端的交互请求，向底层服务模块发送控制指令，实现对底层设备的远程控制，更好发挥数字孪生优势。
一种基于数字孪生水库监管系统

[发明专利]一种提升过程分布式输出预测的动态数据校正方法-CN202210618056.8在审
发明人：刘毅;祝旺旺;冯宇;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态数据校正方法，该方法主要用于提升化工过程分布式产品输出预测的准确性，具体包括以下步骤：(1)建立软测量预测模型；(2)分布式产品输出的预测；(3)利用测量信息对模型预测误差进行迭代计算；(4)根据测量信息及预测信息在线校正预测结果。在测量不准确的情况下，本发明方法综合测量信息及模型预测信息对分布式产品输出预测结果进行校正，提高了分布式产品模型预测输出的准确性，从而实现产品过程的高效监测与评估。
一种提升过程分布式输出预测动态数据校正方法

[发明专利]基于数字孪生的水利监测及灾害推演方法-CN202210623805.6在审
发明人：欧林林;沈友铭;禹鑫燚;魏岩;周利波;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种基于数字孪生的水利监测及灾害推演方法，包括：1)根据实际需求利用三维模型工具对水利站点地形建模，对水利监测设备精细化建模，导入虚幻引擎中，从而构建逼真的水库站点模型；2)使用数据库获取水利站点水利监测设备采集到的传感数据；3)构建水利监测设备的孪生模型和推演模型，通过数据的映射将真实的水利监测设备的传感器数据映射到水利监测设备模型中；4)根据水利站点的实际情况，快速地构建出水利站点仿真场景，完成相应的水利站点水利监测与灾害推演工作。
基于数字孪生水利监测灾害推演方法

[发明专利]一种基于深度网络的三叉神经自动分割方法-CN202210379996.6在审
发明人： 冯远静;余江丽;谢雷;曾庆润;胡启明;张家炜;黄家浩;潘轶昂 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种基于深度网络的三叉神经自动分割方法，网络将T1、DEC和FOD图像的单独模态进行模态融合，由两个独立的分析路径和一个共享的合成路径组成实现多模态融合；多模态数据的融合可以为模型预测提供更多的信息，从而提高了三叉神经预测结果的准确率。本发明有效融合多模态数据的深度信息，实现了三叉神经的全自动精确分割，极大减少了专家标注识别的工作量，同时也为除三叉神经以外其他颅神经的分割研究提供稳定、高效、可重复的分析方法。
一种基于深度网络三叉神经自动分割方法

[发明专利]基于自注意力的融合三元组信的短序列扩充电影推荐方法-CN202210588407.5在审
发明人：李永强;李文伟;冯远静;范陈强;赵永智;吴毕亮;林栋;叶衍统;汤家睿;薛志豪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：一种基于自注意力的融合三元组信息的短序列扩充电影推荐方法，包括以下步骤：1)原始数据处理：处理用户观看电影的历史数据，并根据预先设定好的电影关系为每部电影制作知识图谱；2)根据时间戳为每个用户制作观看的历史电影序列，使用单向Transformer模型反向训练模型，得到反向的预训练模型，使用反向的预训练模型生成扩充的增强数据；3)将扩充后的数据送入预训练模型进行正向模型的微调，得到正向的预训练模型；4)使用正向微调后的模型预测用户下一部即将观看的电影。本发明对短序列进行扩充，增强了数据，解决部分冷启动问题，对电影的推荐提供有力的帮助。
基于注意力融合三元序列扩充电影推荐方法

[发明专利]基于区域候选框生成和多尺度ROI融合的抗运动干扰远程心率测量方法-CN202210259301.0在审
发明人：赵昶辰;周梦昊;王洪省;胡萌;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于区域候选框生成和多尺度ROI融合的抗运动干扰远程心率测量方法，首先，在初始面部边界框周围生成25个不同大小的边界框，分别提取每个边界框对应的脉搏信号进行第一次信号最优筛选；其次，利用八邻域信号筛选法消除跟踪算法带来的运动抖动影响；最后，构建多尺度ROI的视频金字塔来提高信号的多样性并进行信号特征融合。本发明对运动场景下的心率测量精度有很好的提升。
基于区域候选生成尺度 roi 融合运动干扰远程心率测量方法

[发明专利]一种基于故障解释器的化工过程故障隔离方法-CN202210525190.3在审
发明人：刘毅;贾明伟;冯宇;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-15 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：一种基于故障解释器的化工过程故障隔离方法，属于化工过程的故障诊断技术领域。它包括以下步骤：1)数据的获取和整合；2)建立因果有向图：根据TE流程图，对其变量之间构建因果有向图；3)建模训练：构建基于图网络的故障诊断模型；4)故障隔离：使用F‑explainer针对目标故障寻找其故障回路及故障变量。本发明引入因果关系图，将关系图中的每个变量视为图节点，针对过程变量的时序数据和变量之间的因果关系进行建模分析，因此可以建立图网络对其进行故障诊断；在此基础上，提出了F‑explainer来解释定义模型中信息量最大的子图/子节点；显著提高了故障隔离的准确性。
一种基于故障解释化工过程隔离方法

[发明专利]一种基于管道式方案的政务三元组抽取方法-CN202210589675.9在审
发明人：李永强;赵永智;冯远静;范陈强;姚辉;李文伟;林栋;吴毕亮;叶衍统;汤家睿;薛志豪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：一种基于管道式方案的政务三元组抽取方法，包括以下步骤：1)获取某个问政平台在数据库中的社情民意描述文本，预先确定好实体的schema和关系的schema；2)将文本转化为向量放入BERT模型里进行实体起始边界的预测；3)预先设定好span的最大宽度，从预测出来的起始边界开始，逐一生成实体span，直到span的宽度等于设定的最大宽度；4)对生成的span进行实体类型的预测；5)将识别出的实体两两配对，构成若干条句子，每种实体类型用特殊的token字符表示；6)将文本中的实体替换为对应的token字符，得到新的句子；7)将新句子放到另外一个BERT模型里，得到句子向量；8)将句子向量里的头尾实体向量进行拼接，送入前馈神经网络，进行关系预测，从而完成文本的三元组抽取任务。
一种基于管道方案政务三元抽取方法