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[发明专利]一种基于深度强化学习的主动脉夹层分割方法和系统-CN202310778789.2在审
发明人：曾安;林先扬;赵靖亮;潘丹;杨宝瑶;赵屾 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度强化学习的主动脉夹层分割方法和系统，方法包括获取主动脉夹层切片数据，并利用特征提取网络中进行特征提取；将每个主动脉夹层切片数据与其对应的主动脉夹层切片特征拼接，获得多维图像数据集；利用深度强化学习智能体和多维图像数据集构建主动脉夹层定位任务；设置视野窗口的扩张策略、定位窗口的动作和奖励函数，利用DQN算法训练主动脉夹层定位任务；最后利用最优的深度强化学习智能体对待分割的主动脉夹层切片数据进行主动脉夹层定位，根据定位结果对主动脉夹层进行分割；本发明能够减少切片的冗余信息占比，有效提高分割结果的精度，同时提高定位窗口的准确性和稳定性。
一种基于深度强化学习主动脉夹层分割方法系统

[发明专利]一种基于自注意力和三维卷积的心脏多类分割方法和系统-CN202310938434.5在审
发明人：曾安;陈旭宙;姬玉柱;潘丹;赵靖亮;刘鑫 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自注意力和三维卷积的心脏多类分割方法和系统，方法包括：获取人体心脏CT三维图像数据集并进行预处理；建立基于自注意力和三维卷积的心脏多类分割模型；将预处理后的人体心脏CT三维图像数据集裁剪为若干个预设大小的三维方块，将所有三维方块依次输入心脏多类分割模型中进行迭代训练；将待分割的人体心脏CT三维图像输入训练好的心脏多类分割模型中进行像素分类，完成心脏的多类分割；本发明在编解码网络的深层提出三维自注意力机制和三维卷积并行进行特征提取，以及设置3D空间感知模块，能够提取不同维度之间的相关性信息，有效解决图像下采样操作可能导致的信息丢失问题，并提高心脏分割的准确性。
一种基于注意力三维卷积心脏分割方法系统

[发明专利]一种跨维度的多元时间序列预测方法和系统-CN202310925040.6在审
发明人：曾安;张志鹏;张逸群;潘丹;姬玉柱;刘鑫;周钰婷;许灿耀 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供一种跨维度的多元时间序列预测方法和系统，涉及多元时间序列预测技术领域，方法包括：获取待预测的多元时间序列并分解为趋势项和季节项；利用训练好的趋势项预测模型对趋势项进行预测，获取趋势项预测结果；利用训练好的季节项预测模型对季节项进行预测，获取季节项预测结果；最后将趋势项预测结果与季节项预测结果进行融合，获取多元时间序列预测结果，完成跨维度的多元时间序列预测；本发明通过建立多层次分解跨维度信息提取的预测模型，将多元时间序列分解为趋势项和季节项并分别进行预测，并基于膨胀卷积和注意力机制提取季节项的跨维度和跨时间相关信息，有效地提高了预测的准确性，实现了对跨维度的多变量时间序列的准确预测。
一种维度多元时间序列预测方法系统

[发明专利]一种基于离散化数据的大脑影像分类方法-CN202310773717.9有效
发明人：潘丹;张怡聪;陈启俊;吕锦;骆根强;曾安;杨洋;刘军 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及数据分类处理技术领域，公开了一种基于离散化数据的大脑影像分类方法，包括：将原始大脑影像数据集划分为原始训练集、原始验证集和原始测试集；构建包括数据集离散化前后的信息损失、分类错误率和离散数据复杂程度的多目标函数，对多目标函数的最优解进行搜索，得到离散化方案；根据离散化方案分别对原始训练集、原始验证集和原始测试集进行离散化；对离散训练集和离散验证集进行特征选择，利用特征选择结果，对离散训练集和离散测试集进行特征精简，得到精简离散训练集和精简离散测试集；利用精简离散训练集训练一个分类器对精简离散测试集进行分类，得到大脑影像数据分类结果。本发明能够提高大脑影像分类任务的分类准确率和效率。
一种基于离散数据大脑影像分类方法

[发明专利]一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和系统-CN202310730443.5在审
发明人：曾安;王健斌;潘丹;杨宝瑶;杨洋;刘军 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和系统，方法包括：使用三维卷积神经网络提取受试者两个时间点的sMRI影像中的高维特征；使用孪生神经网络着重检测和识别病人在不同时期拍摄的sMRI影像的区别，提取病症在较长时间跨度上的发展以及其高维特征；通过多层感知机网络从临床数据中提取特征，并融合所有的高维特征进行阿尔茨海默症的综合分类；本发明将三维卷积神经网络模型和孪生神经网络模型相结合，并利用受试者在不同时期的sMRI影像以及其临床数据进行综合分类，有效提高了预测性能和分类精度。
一种基于三维卷积孪生神经网络 ad 分类方法系统

[发明专利]一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和系统-CN202310639973.9在审
发明人：曾安;何诗婷;潘丹;姬玉柱;杨宝瑶;赵靖亮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和系统，方法包括获取冠状动脉的真实标签并利用膨胀算子进行膨胀，获取冠状动脉的膨胀标签；以冠状动脉的膨胀标签作为监督信息，获取3D心血管图像并输入训练好的粗分割模型中进行粗分割，获取冠状动脉的位置特征图并与3D心血管图像进行特征融合；将融合后的3D心血管图像进行分割切片和切片组合，获取若干张2D心血管图像组合切片并输入训练好的精分割模型中进行精分割处理；最后将所有精分割后的2D心血管图像切片进行堆叠，获取重构的3D冠状动脉图像，完成3D冠状动脉的分割和重构；本发明从粗到细进行冠状动脉的二阶段分割和重构，能够有效提高冠状动脉重构的精度。
一种阶段冠状动脉分割方法系统

[发明专利]一种储能调度方法及系统-CN202011375839.5有效
发明人：郑周云;曾安;钟兆彬 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种储能调度方法及系统。其中，该方法包括：获取并保存各用电设备的用电习惯；所述用电习惯包括各用电设备的用电时段和该用电时段相应的用电量；当判定市电离网时，根据所述用电习惯为所述各设备供电。通过本发明，能够在市电离网时，储能系统根据用户各用电设备的用电习惯和自身的可用储存电量实现自我调度，在尽可能保证用户用电习惯的前提下，保证用户在期望时间内不断电。
一种调度方法系统

[实用新型]一种质谱仪的中转装置-CN202320637444.0有效
发明人：曾安 -专利权人：广州禾信仪器股份有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H01J49/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及质谱仪设备领域，更具体地，涉及一种质谱仪的中转装置。包括，设有样品入口和输出口的中转腔室；与所述中转腔室内部连通的传输结构；所述样品入口上设有靶板盖和检测装置；所述中转腔室设有驱动所述靶板盖开启或关闭样品入口的电驱动机构；与所述检测装置和所述电驱动机构相连的控制器。通过受控制器控制的电驱动机构，实现无需人员操作，自动控制靶板盖的开关。取消把手避免了人为误操作打开靶板盖；实现靶板盖开关的自动化，避免人工反复操作导致操作时间长，优化了设备的使用。
一种质谱仪中转装置

[发明专利]晶圆厚度的测量方法及其测量装置-CN202110611032.5有效
发明人：唐寿鸿;曾安;陈建强 -专利权人：南京中安半导体设备有限责任公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01B11/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种晶圆厚度的测量方法及其测量装置。该晶圆厚度的测量方法包括：利用干涉仪获取晶圆的第一表面的形貌图，以根据形貌图获取晶圆的损失体积Ve，其中，晶圆的损失体积Ve为晶圆相对于晶圆对应的标准晶圆所失去的体积；针对位于卡盘上方的晶圆利用干涉仪获取晶圆和卡盘对应的干涉强度图或干涉条纹图，以根据干涉强度图或干涉条纹图获取晶圆的表面面积A0并根据Ve和A0结合晶圆的体积V获取晶圆的厚度T0，其中，晶圆的表面面积A0小于卡盘的表面面积A卡盘。本申请实施例中，在测量晶圆的厚度T0的过程中，由于充分考虑到晶圆的损失体积Ve，从而使得晶圆的厚度更加精准，进而减少了晶圆厚度的误差。
厚度测量方法及其测量装置

[发明专利]基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法及系统-CN202310565619.6在审
发明人：曾安;李艺;潘丹;杨宝瑶;张逸群;杨洋;刘军 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法和系统，方法包括：获取若干个阿尔茨海默症患者大脑的sMRI图像数据并进行预处理；对预处理后的sMRI图像数据进行特征提取，根据患者脑区的图像特征和形态学特征构造若干幅跨模态超图；建立超图注意力神经网络模型，利用跨模态超图进行训练，最后获取待诊断患者大脑的sMRI图像数据，并构造对应的超图输入训练好的超图注意力神经网络模型中进行分类，获取阿尔茨海默症分类结果以及各超图对应的注意力权重；本发明能够有效提高阿尔茨海默症分类任务的准确性，同时能够找出哪些脑区和形态学构造的超图在模型中有重大贡献度，有助于医生的精确诊断。
基于多模态超图注意网络阿尔茨海默症分类方法系统

[发明专利]一种基于超图神经网络的阿尔茨海默症分类方法和系统-CN202310482507.4在审
发明人：曾安;罗百荣;潘丹;杨洋;刘军;杨宝瑶;赵靖亮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超图神经网络的阿尔茨海默症分类方法和系统，方法包括：获取阿尔茨海默症患者大脑的fMRI图像数据并进行预处理；利用RBF‑SVR递归特征消除算法对每个fMRI图像构造超图；对预处理后的fMRI图像数据和fMRI超图数据添加噪声并整合为训练元数据，将训练元数据输入建立的阿尔茨海默症分类模型进行训练，利用训练好的阿尔茨海默症分类模型对待诊断患者大脑的fMRI图像数据进行分类，获取阿尔茨海默症分类断结果；本发明使用RBF‑SVR递归特征消除算法来非线性地为每一个fMRI图像构造超图，结合超图神经网络模型，能够有效提高AD早期诊断的性能和精准度，分类性能更好。
一种基于超图神经网络阿尔茨海默症分类方法系统

[发明专利]一种新型联邦半监督学习的肺部肿瘤分割方法及装置-CN202310205430.6在审
发明人：刘再毅;石镇维;王丹;曾安;梁长虹;韩楚;陆铖;陈鑫;黄燕琪;潘丹;杨宝瑶;张逸群 -专利权人：广东省人民医院
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型联邦半监督学习的肺部肿瘤分割方法及装置，方法包括：对肺部肿瘤数据进行预处理，得到预处理后的数据，并将预处理后的数据分为有监督数据集、无监督数据集；利用所述预处理后的数据对基于联邦半监督学习框架的2D U‑Net分割模型进行训练，得到训练好的2D U‑Net分割模型；所述训练包括有监督客户端训练和无监督客户端训练；将待分割肺部肿瘤数据输入至所述训练好的2D U‑Net分割模型，输出肺部肿瘤分割结果。本发明通过联邦半监督学习框架，同时能够缓解不同客户端的数据异质性的问题，以减少模型的偏移。
一种新型联邦监督学习肺部肿瘤分割方法装置

[发明专利]基于自注意力特征融合的带噪植株点云语义分割方法及系统-CN202310002282.8在审
发明人：曾安;陈扬 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及技术领域，公开了基于自注意力特征融合的带噪植株点云语义分割方法及系统；包括以下步骤：S1：获取二维序列图像；S2：根据二维序列图像进行三维重建，获取植株三维点云；S3：对植株三维点云进行预处理和人工标注，获得植株点云数据集；S4：构建基于自注意力特征融合的带噪植株点云语义分割网络，通过植株点云数据集训练所述的带噪植株点云语义分割网络；S5.通过训练好的带噪植株点云语义分割网络对植株点云进行语义分割，得到每个点的预测语义标签。本发明解决；额现有技术无法分割带有噪声点的植株场景的问题，且具有抗噪声、高通量、高精度的特点。
基于注意力特征融合植株语义分割方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法及系统-CN202310084116.7在审
发明人：曾安;邓竞;金亮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法及系统，包括以下步骤：S1.获取原始冷冻电镜图像数据集，并进行预处理，得到训练样本集；S2.构建一个包括噪声映射模块和去噪模块的冷冻电镜图像去噪模型；S3.将训练样本集输入噪声映射模块中，进行噪声映射学习，得到噪声映射图；S4.将噪声映射图输入去噪模块中，得到去噪后的冷冻电镜图像；S5.根据去噪后的冷冻电镜图像，训练冷冻电镜图像去噪模型；S6.通过训练好的冷冻电镜图像去噪模型对冷冻电镜图像进行去噪。本发明解决了现有技术去噪训练难度大，过程繁琐的问题，且具有信噪比高，效率高的特点。
一种基于深度学习冷冻图像方法系统

[发明专利]一种抗噪的轻量冷冻电镜颗粒挑选方法及系统-CN202211727338.8在审
发明人：曾安;欧嘉城;潘丹;金亮;赵靖亮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及冷冻电镜技术领域，公开了一种抗噪的轻量冷冻电镜颗粒挑选方法及系统，包括以下步骤：S1.得到冷冻电镜图像的序列化文件；S2.对冷冻电镜图像的序列化文件进行预处理；S3.构建并通过预处理后的数据训练基于YOLOX模型的轻量冷冻电镜颗粒挑选模型；S4.通过训练好的轻量冷冻电镜颗粒挑选模型进行冷冻电镜颗粒挑选。解决了现有技术区分噪音和待挑选颗粒的能力较弱的问题，具有训练方便，结构简单，准确率高的特点。
一种冷冻颗粒挑选方法系统

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