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[发明专利]HIFU治疗系统的动态软组织运动预测的方法-CN202010793791.3有效
发明人：袁志勇;李洁;赵俭辉 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种HIFU治疗系统的动态软组织运动预测的方法，首先进行HIFU图像序列的预处理；构造图像序列与标签序列的预测映射关系；构建数据集并对训练集进行在线数据增强；搭建HIFU治疗系统的动态软组织运动预测模型并进行训练，通过评估指标优化网络得出最优模型；得到最优模型后，将测试集输入到网络中，进行动态软组织医学图像序列运动预测和性能评价。本发明采用堆叠卷积长短时记忆网络结合时间包装器的组合模式为网络模型处理医学图像序列提供了基础数据条件并且能充分利用HIFU图像序列的时空信息，能够对HIFU治疗系统动态软组织进行具有精确轮廓的运动预测。
hifu 治疗系统动态软组织运动预测方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏和对抗攻击的多模态医学图像转换方法和系统-CN202310640041.6在审
发明人： 赵俭辉;冯赛凤;袁志勇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏和对抗攻击的多模态医学图像转换方法和系统，包括：准备图像数据集；构建转换网络模型，包括对抗攻击模块、生成器网络、知识蒸馏模块；将原模态图像输入对抗攻击模块得到对抗样本，将对抗样本和原模态图像一起作为生成器的输入，生成器输出中间转换结果；在预训练阶段，知识蒸馏模块即是教师网络，对整体网络架构进行预训练，得到预训练的教师模型；在正式训练阶段，知识蒸馏模块即是学生网络，预训练的教师模型通过知识蒸馏向学生网络传递知识，对整体网络架构进行正式训练，得到学生模型；将待转换的原模态图像输入到生成器得到中间转换结果，将中间转换结果输入学生模型，输出目标模态图像。
一种基于知识蒸馏对抗攻击多模态医学图像转换方法系统

[发明专利]基于图像目标检测的12导联心电电极片佩戴辅助检查方法-CN202111366145.X有效
发明人：袁志勇;邱泽康;赵俭辉;杜博;单楚栋 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： A61B5/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像目标检测的12导联心电电极片佩戴辅助检查方法，首先利用目标检测网络模型，检测图像中10个电极片；然后根据电极片的坐标关系,确定图像中每个电极片的编号；接着通过分析图像中各电极片的位置关系是否满足规范，进行电极片佩戴辅助检查；最后以图文结合的方式反馈电极片佩戴辅助检查结果。本发明可应用于手机App、Web网页端等边端。用户在远程诊疗没有医护的情况下，自行完成12导联心电采集装置的电极片佩戴后，可使用手机或电脑摄像头拍摄自己电极片佩戴情况的图像，并使用本发明的方法对电极片佩戴情况进行辅助检查，从而能更正确地佩戴心电电极片，以提高远程诊疗中采集到的心电信号质量。
基于图像目标检测 12 导联心电电极佩戴辅助检查方法

[发明专利]基于MQTT协议的触觉信号传输与预测方法、装置及系统-CN202310306655.0在审
发明人： 赵俭辉;张阳;袁志勇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MQTT协议的触觉信号传输与预测方法、装置及系统，首先利用WeMos D1mini开发板采集触觉信号并通过Wi‑Fi在部署好的MQTT服务器上发布触觉信号信息；在信号接收端订阅触觉信号信息，接收端在接收到触觉信号后将接收到的触觉信号显示，而后使用一种SCINet‑CBAM时间序列预测方法对下一时刻可能接收到的触觉信号进行预测，若未能及时接收下一时刻的触觉信号信息，将使用预测值代替接收值显示。本发明基于MQTT协议触觉信号传输与预测技术，在实时采集和远程传输触觉信号的同时，对未能及时接收的数据进行预测与补全，使传递的触觉信号具有连续性，提高了数据传输的可靠性。为远程操作手术提供了一种有效的技术手段。
基于 mqtt 协议触觉信号传输预测方法装置系统

[发明专利]一种脑电信号专注度分类方法及系统-CN202310254021.5在审
发明人： 赵俭辉;卢俊杰;袁志勇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明提供一种脑电信号专注度分类方法及系统，属于信号处理技术领域，包括：对单导联脑电信号原始数据集预处理得到预处理后单导联脑电信号原始数据集；构建卷积神经网络模型，基于超参数寻优将预处理后单导联脑电信号原始数据集输入至卷积神经网络模型进行训练，得到初始脑电信号专注度分类模型；基于脉冲神经网络对初始脑电信号专注度分类模型进行转换，得到脑电信号专注度分类模型；将待识别单导联脑电信号数据输入至脑电信号专注度分类模型，得到脑电信号专注度分类结果。本发明通过将卷积神经网络和脉冲神经网络相结合构建针对单导联脑电信号专注度的分类模型，既保证了分类准确性又降低了模型能耗，具有识别准确度高和运算速度快的特点。
一种电信号专注分类方法系统

[发明专利]一种基于人体体表特征的多导联心电电极贴片定位方法-CN202310182755.7在审
发明人： 赵俭辉;邓文军;袁志勇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： A61B5/321 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人体体表特征的多导联心电电极贴片定位方法，属于医疗设备技术领域，包括：将用户佩戴心电电极贴片视频数据输入至预先训练好的目标定位模型中，得到人体上半身体表特征和心电电极贴片特征状态信息；计算获取人体上半身体表特征和心电电极贴片特征状态信息的特征运算关联结果，生成心电电极贴片佩戴状态信息，由心电电极贴片佩戴状态信息确定心电电极贴片定位指导结果。本发明通过带有视频功能的终端实时采集用户在佩戴心电电极贴片时的体表特征和电极贴片位置信息，向用户反馈佩戴是否正确或者错误纠正方法等信息，辅助用户正确佩戴心电电极贴片，有效减少或避免用户因错误佩戴心电电极贴片而产生心电信号测量的误差。
一种基于人体体表特征多导联心电电极定位方法

[发明专利]一种面向虚拟介入手术系统的电磁力反馈装置及方法-CN202011067266.X有效
发明人：袁志勇;林远轩;赵俭辉;赵文元;张庭保;冯雨 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-10-05 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向虚拟介入手术系统的电磁力反馈装置及方法，装置包括电磁线圈阵列和手术器械；电磁线圈阵列由以特定拓扑结构分布在同一平面上的四个大小完全相同的电磁线圈组成；手术器械由两个长筒形永磁体和一根刚性棒状操作杆组成。同时，本发明提出了一种适用于本装置的电磁力反馈方法，包括装置的基本运行原则、最优电流分配策略和力矩‑电流回归预测模型，用于简洁、高效、实时、精确地产生虚拟介入手术中产生周向旋转力反馈。本发明极大地还原了真实介入手术的操作模式，提高了操作者的沉浸感，能提高虚拟介入手术系统术前训练的效果。
一种面向虚拟介入手术系统磁力反馈装置方法

[发明专利]一种远程心脏介入手术中的心梗定位系统及方法-CN202210291251.4在审
发明人：袁志勇;单楚栋;赵俭辉;杜博;何紫阳 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种远程心脏介入手术中的心梗定位系统及方法，首先利用ECG信号采集装置采集心脏介入手术过程中12导联ECG信号并通过Wi‑Fi传输至云服务器；在云服务器上进行ECG信号预处理，将预处理后的ECG信号中每个导联作为云服务器上部署的多分支Mobi‑Trans心梗位置分类模型每个对应分支的输入，每个分支先利用改进的轻量级MobileNetV3模块提取特征，其次使用改进的Transformer模块使模型更关注ECG信号中更重要的位置，最后使用分支注意力模块使模型能够更加关注对分类贡献更大的分支并得到心梗位置的分类结果。本发明通过12个并行分支结合轻量级卷积模块和改进的自注意力模块以及分支注意力机制，为远程心脏介入手术中的心梗定位提供了一种有效的技术手段。
一种远程心脏介入手术中的定位系统方法

[发明专利]一种基于深度主动半监督学习的心电信号分类方法及系统-CN202210221883.3在审
发明人：袁志勇;何紫阳;赵俭辉;杜博;单楚栋 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度主动半监督学习的心电信号分类方法及系统，首先搭建一个多分支稠密连接卷积网络(DenseNet)，该神经网络模型可以自动提取12导联心电信号特征，并融合所有分支特征输出分类结果；然后使用预处理后的心电信号对其进行预训练，生成一个初始模型；基于新对象的未标注样本，先使用主动学习策略提升初始模型的分类能力，然后使用半监督策略进一步更新模型；最终更新后的模型被用来诊断新对象。本发明开发了一种新的12导联心电信号分类方法，结合了主动学习和半监督学习的优势，克服个体差异性的同时减少人工交互过程，为辅助诊断心血管疾病提供了有效技术手段。
一种基于深度主动监督学习电信号分类方法系统

[发明专利]一种远程电磁触觉再现系统、磁场生成及触觉预测方法-CN202010563512.4有效
发明人：袁志勇;李潇洒;赵俭辉;袁帅英 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种远程电磁触觉再现系统、磁场生成及触觉预测方法，系统包括本地端、远程端和边缘学习平台；本地端包括本地磁性操作杆、电磁触觉再现装置和定位设备；远程端包括操作机器人、远程操作杆和触觉传感器；本地端、远程端均配置有边缘学习平台，用于本地端设备和远程端设备控制、触觉传感器数据采集、数据收发与缓存、信号处理、计算；本地端、远程端之间通过网络连接通信。本发明提出了一种磁场生成方法，用于控制铁芯线圈产生磁场；此外本发明还提供了一种触觉预测方法，根据操作信息和历史触觉数据对当前触觉反馈进行在线预测。本发明能够进行动态准确的触觉生成，而且触觉数据的在线预测误差较小，保证了远程触觉通信的稳定性。
一种远程电磁触觉再现系统磁场生成预测方法

[发明专利]一种基于区域候选网络的目标检测方法及系统-CN201910519737.7有效
发明人：袁志勇;林啓峰;赵俭辉 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域候选网络的目标检测方法及系统，首先采集遥感数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；然后生成包含感兴趣对象的裁剪区域；接着执行每个剪裁区域的对象检测；最后合并多个裁剪区域的检测结果，并去除冗余检测结果，得到最后检测结果。本发明可以快速定位感兴趣区域，并能同时检测极大尺度目标和极小尺度目标的双尺度训练策略，从而在有限的资源下，高效地对大尺度遥感图像进行对象检测；本发明提出的一种基于模块化设计的裁剪区域网络CRPN，包含弱语义RPN(弱语义特征抽取网络和基于弱语义特征的RPN网络)与剪裁区域生成算法，其可以与传统的目标检测网络(如：Faster RCNN)相结合，实现大尺度遥感图像的高性能对象检测。
一种基于区域候选网络目标检测方法系统

[发明专利]一种基于AU区域和多层级Transformer融合模块的微表情分类方法-CN202111530676.8在审
发明人：何双江;项金桥;赵俭辉;董喆;王斑;曹洪斌;张珣;赵慧娟;翟芷君;靖娟 -专利权人：武汉烽火信息集成技术有限公司;湖北省黄石市人民检察院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于AU区域和多层级Transformer融合模块的微表情分类方法，建立微表情分类网络，分层级进行嵌入向量的学习和融合，对最终得到的样本嵌入向量进行分类；实现过程包括AU区域划分，生成嵌入向量，第一层级融合，对每个AU区域的嵌入向量进行学习融合，得到一个包含AU区域特征的局部嵌入向量；第二层级融合，对每一帧的局部嵌入向量进行学习融合，得到一个包含该帧表情图像特征的全局嵌入向量；第三层级融合，实现包括对每个样本的全局嵌入向量进行学习融合，得到一个包含该样本表情空间特征和时序特征的样本嵌入向量；反向利用Attention机制计算每个嵌入向量在序列中受重视的程度，作为权重对不同嵌入向量的值向量进行加权平均，得到融合后的嵌入向量。
一种基于 au 区域多层 transformer 融合模块表情分类方法

[发明专利]一种电磁控制的介入手术系统及方法-CN202111552632.5在审
发明人：袁志勇;单楚栋;赵俭辉;杜博;唐安科 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： A61B34/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种电磁控制的介入手术系统及方法，系统包括患者端和操作者端；操作者端是基于计算机图形学渲染技术和实时物理仿真方法构建的程序展示的虚拟手术环境，并由操纵杆等设备接收用户输入；患者端包括线圈阵列、磁性可控导丝、视觉输入设备、边缘计算设备和嵌入式控制设备。本发明首先是计算得到的各个线圈通过单位强度电流时的磁场矢量来构建磁控系统线性动力学方程的系数矩阵；再根据此系数矩阵，使用Moore‑Penrose广义逆进行线圈阵列电流值的实时求解。本发明由嵌入式系统模块动态准确地控制电流配置、进行外加磁场的生成，可远程操作受控导丝至指定位置，使医生免受手术环境下的辐射损伤从而提高手术效率。
一种电磁控制介入手术系统方法

[发明专利]一种基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法-CN202111247776.X在审
发明人：何双江;项金桥;赵俭辉;董喆;方博;鄢浩;赵慧娟;孙含笑 -专利权人：武汉烽火信息集成技术有限公司;湖北省人民检察院
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，一种是基于换脸操作，利用包含被测对象脸部的图片，将原始微表情数据集中所有样本的脸替换为被测对象的脸，从而生成一个新数据集，用于支持实现微表情识别；另一种是基于换脸操作，分别选择原始微表情数据集之中来自每一个对象的脸部图片，将原始微表情数据集中的所有样本的脸分别换成所选对象的脸，从而对原始微表情数据集中每一个对象生成一个新的数据集；然后结合所有对象生成的新数据集，构建一个扩增的数据集，用于支持实现微表情识别。通过这种利用换脸技术的方式，本发明加强了数据集和被测试对象之间的关系，可以提升针对特定对象的识别准确率。
一种基于处理针对表情数据增强方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的像素位移向量的微表情识别方法-CN202111204917.X在审
发明人：何双江;项金桥;董喆;方博;鄢浩;赵俭辉;赵慧娟;翟芷君 -专利权人：武汉烽火信息集成技术有限公司;湖北省人民检察院
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的像素位移向量的微表情识别方法，建立基于像素位移生成模块的端到端的的微表情识别网络，基于微表情识别网络的处理流程：选取最大帧，包括在训练过程中随机选取原最大帧前后某一帧作为最大帧图像；将所选最大帧图像与起始帧图像一同输入像素位移生成模块，输出两幅图像间的像素位移向量特征图；计算相关损失函数，包括先对生成的位移向量特征图进行采样得到位移特征图，再采样生成近似最大帧图像，计算重建损失和正则损失；归一化操作，包括对生成的像素位移向量特征图进行归一化；进行特征学习和微表情分类，包括将最大帧图像与归一化后的像素位移向量特征图相连接后一起输入分类网络，得到分类预测结果。
一种基于卷积神经网络像素位移向量表情识别方法

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