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[发明专利]基于逐步信息流和去冗余的脑网络分析方法-CN202310888135.5在审
发明人：孙婕;郭羽翔;牛焱;董艳青;武旭斌;薛家玥;相洁 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开一种基于逐步信息流和去冗余的脑网络分析方法，属于图像分析领域；解决了单纯的建网方式无法反应特定区域之间在不同级别的信息流传播过程、一些边在不同的高阶邻接矩阵中的重复存在导致的信息冗余等问题。主要通过逐步化过程捕捉到连接水平上电极之间的相互作用，利用去冗余模块消除各阶矩阵之间的冗余信息。最终成功捕捉癫痫传播路径，为难治性癫痫患者手术切除提供了参考价值。
基于逐步信息冗余网络分析方法

[发明专利]基于脑网络高阶结构的自适应图卷积脑疾病分类方法-CN202310866760.X在审
发明人：武旭斌;郭羽翔;温昕;相洁 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于脑网络高阶结构的自适应图卷积脑疾病分类方法，属于脑疾病分类技术领域；解决现有技术中存在忽略高阶结构信息、卷积核大小依赖超参数选择以及计算资源消耗高等问题，包括如下步骤：获取被试图像数据集进行预处理；构建高阶脑功能网络及对应的NBS矩阵，采用自适应机制对高阶脑功能网络中邻居数量不同的脑区进行特征聚集，更新它们的特征表征，以获得节点嵌入；设计主干网络，将自适应图卷积模块嵌入到主干网络中，将得到的边特征通过分类器模块对特征表征进行降维、分类，进一步减少模型的可学习参数和计算量；本发明应用于脑疾病分类。
基于网络结构自适应图卷疾病分类方法

[实用新型]一种林业枝条修剪装置-CN202222175220.0有效
发明人： 郭羽翔;姜宇新;高丽娟;乔树波 -专利权人： 郭羽翔
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： A01G3/025 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种林业枝条修剪装置，涉及枝条修剪技术领域。本实用新型包括第一修剪刀以及第二修剪刀，第一修剪刀与第二修剪刀之间通过转轴活动连接，且第一修剪刀与第二修剪刀靠下侧一端均连接有支撑杆，在转轴的作用下，便于调节第一修剪刀与第二修剪刀的相互靠近，对枝条进行修剪，第一修剪刀远离刀刃的一侧表面开设有活动槽，活动槽内部设置有锯条，锯条靠近转轴的一侧通过销轴转动连接有连杆，第一修剪刀外表面安装有驱动马达，驱动马达输出轴穿过第一修剪刀，连接有曲轴，曲轴与连杆通过轴杆转动连接，便于带动锯条的往复移动，对较粗的枝条进行修剪，节省了人力，提高了修剪效果。
一种林业枝条修剪装置

[发明专利]一种基于MA-Xnet的路面裂缝分割方法-CN202111432233.5在审
发明人：曹锐;边婧;王玉杰;温昕;郭羽翔;闫琛 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MA‑Xnet的路面裂缝分割方法，包括步骤S1：获取混凝土裂缝图像数据集；步骤S2：构建MA‑Xnet网络模型；步骤S3：训练MA‑Xnet网络模型；步骤S4：裂缝分割效果测试，利用训练好的MA‑Xnet网络模型对测试集中的样本进行分割，生成分割结果图。将两个基础的UNet的编码器的特征映射到对方的解码器部分形成一种双输入和输出的X形状的网络，再以Xnet作为基础网络，采用两个MobileNetV2特征提取作为双编码器，两个解码器部分加入了不同的注意力模块，分别对空间维度和通道维度上的语义依赖关系进行建模；然后将这两个注意力模块的输出进行融合生成最终结果图。在拥有不错的分割速度的同时，进一步提高了裂缝分割的精度。
一种基于 ma xnet 路面裂缝分割方法