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[发明专利]一种治疗肠易激综合征的中药脐贴-CN202310553149.1在审
发明人：杨明;冷炎;矫越;王亚红;隋晓丹;陈星宇 -专利权人：长春中医药大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61F13/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种治疗肠易激综合征的中药脐贴，涉及中药脐贴技术领域。包括搭载硬质板，其用于为脐贴固形；粘贴皮套，其用于和人体表皮相粘连，其固定在所述搭载硬质板的外部，所述粘贴皮套的中心位置为缺口设计，粘贴皮套在缺口位置处缝合固定有用于涂抹中药的纱布层；所述搭载硬质板外部的一面固定有放电原件组，放电原件组置于所述粘贴皮套内的缺口处，且放电原件和纱布层之间不相干涉。本发明通将治疗肠易激综合征的中药涂抹在纱布层内，借助放电原件组放射出热对流和电磁波，一方面借助热能促进中药的药效，缩短实际使用周期，另一方面通过电磁波加速人体肚脐位置处的微循环，减轻了炎症的发生。
一种治疗肠易激综合征中药

[发明专利]一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统-CN202010908957.1有效
发明人：郑元杰;姜岩芸;隋晓丹;贾伟宽;赵艳娜;牛屹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法即系统，输入待处理的乳腺钼靶图像；利用经过训练的分离表示模型，提取乳腺钼靶图像的内容特征和属性特征；融合CC相和MLO相图像的属性特征；对内容特征和融合后的属性特征进行解码，得到模态转换的合成图像。本发明建立的模型能够自动实现乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成，而不需要医生手动标记出肿瘤区域，完全实现自动化图像合成。
一种乳腺图像到能谱重组合成方法系统

[发明专利]一种基于YOLOv5的微乳头检测系统-CN202110450075.X有效
发明人：郑元杰;高远;丁艳辉;姜岩芸;隋晓丹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于YOLOv5的微乳头检测系统，包括肺腺癌病理图像获取模块、检测模型训练模块和微乳头检测模块；检测模型训练模块中的特征提取模块在BottleneckCSP网络结构的基础上增加一层特征提取来得到浅层特征图，使特征提取模块的下采样的倍数减少一半；特征融合模块对浅层特征图进行下采样并与深层特征图进行拼接，使浅层特征图与深层特征图的特征相融合，从而增强网络对小目标的检测能力；预测模块将GIoU损失替换为CIoU损失，对预测框进行优化，提高了预测框回归的速度和精度，更适合于对微乳头的检测。
一种基于 yolov5 乳头检测系统

[发明专利]一种基于对抗学习的多光谱眼底图像分析方法及系统-CN202011006571.8有效
发明人：郑元杰;隋晓丹;姜岩芸;贾伟宽;赵艳娜;牛屹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于对抗学习的多光谱眼底图像分析方法及系统，包括：获取多光谱眼底图像，包括有血管标签图像和无血管标签图像；将多光谱眼底图像输入至训练好的眼底图像分析模型中，获取多光谱眼底图像的配准结果；其中，眼底图像分析模型包括眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型，训练时，眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型分别采用有血管标签图像进行单独训练；眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型根据无血管标签图像进行对抗学习。眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型除通过有血管标签图像进行单独训练外，还能够根据无血管标签图像进行对抗学习，提高了图像配准和血管分割的精度。
一种基于对抗学习光谱眼底图像分析方法系统

[发明专利]基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统-CN202111667747.9在审
发明人：郑元杰;王晓辰;吴婕;丁艳辉;隋晓丹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统，包括：获取模块，被配置为获取视网膜炫彩图像；训练模块，被配置为对视网膜炫彩图像进行特征提取，对提取的不同分支的图像特征基于注意力机制进行全局和局部的特征融合，根据融合特征对分类模型进行训练；分类模块，被配置为对待分类视网膜炫彩图像根据训练后的分类模型得到视网膜静脉阻塞的病理分类结果。将多尺度图像特征作为分类依据，引入注意力机制充分融合多尺度下的全局和局部特征，提高视网膜静脉阻塞炫彩图像分类准确率。
基于注意力机制视网膜静脉阻塞彩图分类系统

[发明专利]一种多视图多模态图像分割方法及系统-CN202210044339.6在审
发明人：牛屹;杜发文;郑元杰;隋晓丹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种多视图多模态图像分割方法及系统。其中，该方法包括获取一组多模态多视图图像；对每张多模态多视图图像进行编码，生成第一特征图；对第一特征图进行解码，生成第二特征图；选取一组多模态多视图图像中任一视图和模态信息作为先验信息，并编码为one‑hot向量；将第一特征图进行全局池化操作得到聚合特征，并将其与one‑hot向量拼接；基于拼接向量及卷积核生成器，产生分割对应视图和模态的卷积核；利用所述卷积核对第二特征图进行卷积操作，得到对应视图及模态图像的分割结果。
一种视图多模态图像分割方法系统

[发明专利]一种基于动态条件卷积的视频实例分割方法及系统-CN202110347704.6有效
发明人：郑元杰;隋晓丹;姜岩芸;刘弘;牛屹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态条件卷积的视频实例分割方法及系统，该方法包括：将视频数据输入视频实例分割模型进行训练；其中，视频实例分割模型包括：依次连接的特征金字塔网络、动态条件卷积网络以及全连接标签生成网络；特征金字塔网络提取视频中图像的第0帧带有实例标签图像和后续帧图像的多尺度特征；动态条件卷积网络用于生成动态条件卷积核；全连接标签生成网络使用动态条件卷积核对视频后续帧的特征卷积运算，得到后续帧中的实例标签；基于损失函数对视频实例分割模型进行约束，输出训练好的视频实例分割模型；获取待测视频的第一帧的实例标签，将视频第一帧的实例标签输入训练好的视频实例分割模型，输出视频后续帧中对应的实例。
一种基于动态条件卷积视频实例分割方法系统

[发明专利]一种基于EEG脑机接口的运动想象分析方法及系统-CN202111501604.0在审
发明人：姜岩芸;隋晓丹;郑元杰;赵艳娜 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于EEG脑机接口的运动想象分析方法，包括获取脑电数据；根据获取的脑电数据，进行特征提取；根据提取的特征，进行特征选择和分类，从而得到分析结果；其中，所述特征提取包括，通过自回归建模提取时域特征，通过快速傅里叶变换提取频域特征。本发明使用EEG脑机接口获取原始脑电数据，通过对数据的实时分析，估计受试者想象的肢体运动，通过运动辅助设备牵引，帮助受试者完成想象的肢体运动。该发明有助于辅助脑损伤患者的肢体运动恢复。
一种基于 eeg 接口运动想象分析方法系统

[发明专利]T细胞受体与抗原表位的结合预测方法及系统-CN202111667711.0在审
发明人：郑元杰;吴婕;丁媛媛;戚萌;隋晓丹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明提供T细胞受体与抗原表位的结合预测方法及系统，属于生物信息处理技术领域，包括：对待预测的T细胞受体序列和抗原表位序列进行矩阵编码；提取编码后的T细胞受体序列特征；提取编码后的抗原表位序列特征，并将T细胞受体序列特征与抗原表位序列特征进行融合，得到融合特征；利用预先训练好的预测网络，对融合特征进行处理，得到所述待预测的T细胞受体和抗原表位是否能够结合的结果。本发明提取了T细胞受体序列特征和抗原表位序列特征并进行融合，基于融合特征预测TCR序列与抗原表位序列结合的可能性，通过少量样本提取TCR序列与抗原表位序列特征并融合进行预测，降低了模型训练使用的数据量计算复杂度，提高了计算效率以及预测的准确性。
细胞受体抗原结合预测方法系统

[发明专利]一种全切片组织病理图像分析方法及系统-CN202110425450.5在审
发明人：郑元杰;姜岩芸;隋晓丹 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种全切片组织病理图像分析方法及系统，获取全切片数字病理图像；对全切片数字病理图像进行放大、并切分成可用于分析的图像块；去除无组织和细胞的背景图像块；利用半监督深度学习模型分析剩余图像块，将分析得到的信息显示在原全切片病理图像中。本发明建立的模型能够实现全切片组织病理图像的分析和量化，在线学习实现模型交互，提高分析性能。
一种切片组织病理图像分析方法系统

[发明专利]基于自由能分数空间的行人重识别方法及系统-CN202010827690.3在审
发明人：赵艳娜;王亚茹;许源;隋晓丹;丁维康;王雪梅;冯飞燕 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于自由能分数空间的行人重识别方法及系统，包括：获取查询目标图像和若干幅备选目标图像；对查询目标图像进行局部特征提取，同时，对备选目标图像进行局部特征提取；对查询目标图像的局部特征依次进行特征映射和编码处理，同时对备选目标图像依次进行特征映射和编码处理；将查询目标图像的编码处理结果与备选目标图像的编码处理结果进行相似性计算；选择相似性最大的备选目标图像作为查询目标图像的行人重识别结果。
基于自由能分数空间行人识别方法系统

[发明专利]基于生成对抗性网络的红外和可见光图像融合方法及系统-CN202010751222.2在审
发明人： 隋晓丹;王亚茹;冯飞燕;王雪梅;许源;丁维康;赵艳娜 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于生成对抗性网络的红外和可见光图像融合方法及系统，包括：获取待融合的红外图像和可见光图像；将待融合的红外图像和可见光图像，同时输入到预先训练好的生成对抗性网络中，输出融合后的图像；作为一个或多个实施例，所述生成对抗性网络，包括：总的损失函数；所述总的损失函数，包括：内容损失函数、细节损失函数、目标边缘增强损失函数和对抗性损失函数。
基于生成对抗性网络红外可见光图像融合方法系统

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