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[发明专利]一种针对基因组学数据的压缩方法-CN202211317402.5在审
发明人： 何情祖;林涛;黎玉林;郭欢;卢雨儿;帅建伟 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G16B50/50 文献下载
摘要：一种针对基因组学数据的压缩方法，对基因组数据中的碱基序列使用二进制编码进行压缩存储；将标识和质量分数的数据转换成单调递增数组后，使用Elias‑Fano编码算法进行压缩编码，能够对蛋基因组学的数据进行格式压缩，并且压缩后的文件比原有的压缩技术占据更小的存储空间、更快的压缩/解压缩速度。
一种针对基因组数据压缩方法

[发明专利]一种针对蛋白质组学和代谢组学元数据的压缩方法-CN202211321763.7在审
发明人： 何情祖;黎玉林;林涛;郭欢;帅建伟 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G16B50/50 文献下载
摘要：一种针对蛋白质组学和代谢组学元数据的压缩方法，通过将蛋白质质谱和代谢组学质谱数据的质荷比数据和强度数据转换成单调递增的整数数组，然后使用Elias‑Fano编码算法进行压缩编码，相比于现有压缩技术，本申请提出的格式压缩方法有着更小的压缩文件、更快的传输速度和更快的压缩/解压缩速度。
一种针对蛋白质代谢组学元数据压缩方法

[发明专利]基于YOLO的有损-无损混合腔镜视频实时传输方法-CN202211013705.8在审
发明人：陈钒萱;帅建伟;史依;李钰杭;李家和;陈浩满;韦超祎;何情祖;帅真浩;王思璇;阮煜闻 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：一种基于YOLO的有损‑无损混合腔镜视频实时传输方法，通过YOLO的自适应识别的方式，对腔镜视频的手术部位以及背景区域进行实时区分，对手术区域进行无损压缩，对背景区域进行适当的有损压缩，可有效降低视频存储容量，实现腔镜视频的实时上传且能有效避免视频播放过程中的延迟、卡顿问题。
基于 yolo 有损无损混合视频实时传输方法

[发明专利]一种基于自然语言处理的蛋白质质谱肽段验证方法-CN202210998028.3在审
发明人：黎玉林;何情祖;郭欢;帅建伟 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G16B50/30 文献下载
摘要：一种基于自然语言处理的蛋白质质谱肽段验证方法,将自然语言处理(NLP)中的深度学习模型Transformer改进并应用在了对数据库搜索软件输出的肽段谱图匹配(PSMs)结果进行验证,利用了现在非常热门的深度学习模型Transformer，在对数据库搜索软件输出的PSMs有着非常强大的分类效果。本申请在对PSMs进行特征提取时充分利用了实验数据，理论肽段序列以及匹配分数等信息，在进行PSMs分类时对信息的利用率达到了最高，具有很高的分类效果。
一种基于自然语言处理蛋白质质谱肽段验证方法

[发明专利]基于人工智能的无创实时非接触式抗干扰血氧实时成像系统及成像方法-CN202211029360.5在审
发明人：韦超祎;帅建伟;李家和;史依;李钰杭;陈钒萱;陈浩满;何情祖;帅真浩;王思璇;阮煜闻 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：基于人工智能的无创实时非接触式抗干扰血氧实时成像系统及成像方法，采用了氧合血红蛋白的吸光成像增亮系统、二维实时成像系统，实现了一种无创、实时成像、可消除外环境光线干扰的高精度的反射式成像血氧仪。此方法既解决了接触式血氧仪监测范围局限的问题，也弥补了非接触式反射式血氧成像仪精度低、易受外界光源干扰的缺陷。且只在训练过程中需要窄带滤镜，一旦人工智能模型训练完成，即可仅用相机配合人工智能模型实现血氧成像。该技术系统可扩展至腔镜手术等有较多光源干扰的场景，对重要器官的血流状态进行实时监控，即可用于无创的血管成像，又可以监测微循环淤血休克以及术中器官缺血梗死状态评估等。而且，本专利技术还可以搭载在手机上实现居家健康监测。进一步提升了血红蛋白测量系统的适用范围，并对人体血流状态实时评估、临床手术以及居家健康监测有重要意义。
基于人工智能实时接触抗干扰成像系统方法

[发明专利]基于Xformer类算法的腹腔镜图像分割方法-CN202211017470.X在审
发明人：帅建伟;王思璇;李钰杭;李家和;史依;陈钒萱;韦超祎;陈浩满;何情祖;帅真浩;阮煜闻 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：基于Xformer类算法的腹腔镜图像分割方法。主要解决目前的腹腔镜图像分割处中模型的性能还很一般的问题。本发明设计了一种基于直方图均衡的数据颜色处理方法，该方法通过直方图均衡算法让模型对光照的影响更具有鲁棒性，采用了完美反射作为本文的方案，获得颜色均衡后的新数据。本方案克服了使用多源设备的导致的数据的颜色差异伪影干扰，实现了提高检测模型的检测性能。
基于 xformer 算法腹腔镜图像分割方法

[发明专利]基于ViT-Slim类的针对腹腔镜视频的压缩方法-CN202211017088.9在审
发明人：帅建伟;王思璇;李家和;李钰杭;史依;韦超祎;陈钒萱;陈浩满;何情祖;帅真浩;阮煜闻 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ViT‑Slim类的针对腹腔镜视频的压缩方法，其包括以下步骤：1)通过对腹腔镜的图片和视频进行标注，建立腹腔镜检测数据库；2)对视频按帧数进行图像裁剪预处理，并对视频进行实时目标识别；3)搭建用于腹腔镜实时检测的YOLOv4模型；4)构建一个基于ViT‑Slim类压缩器；5)利用压缩器压缩基于YOLOv4模型的实时目标检测器。在目标检测器YOLO中引入基于ViT‑Slim类的压缩方法，能够大大减小YOLO模型尺寸和主干结构的参数量。将ViT‑Slim类算法作为YOLO的压缩器，克服了现有方案单纯使用YOLO检测器或者深度神经网络导致最后模型超大检测速度严重不足的问题。
基于 vit slim 针对腹腔镜视频压缩方法

[发明专利]基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法-CN202211030860.0在审
发明人：帅建伟;王思璇;史依;李钰杭;李家和;陈浩满;陈钒萱;韦超祎;何情祖;帅真浩;阮煜闻 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： A61B1/313 文献下载
摘要：一种基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法，能够在实际手术操作过程中，将提取到的关键手术要素和手术安全模型进行计算匹配，手术过程中实时计算，并以图文形式是进行提示，有效的辅助外科医生提高手术安全性。
基于 vitdet 算法腹腔镜病变目标检测方法

[发明专利]蛋白质组学串联质谱图寻峰算法-CN202210953144.3在审
发明人： 何情祖;黎玉林;郭欢;帅建伟 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G16B40/10 文献下载
摘要：蛋白质组学串联质谱图寻峰算法，本发明的寻峰算法分为三个部分，采用核回归进行数据平滑处理，以避免滑动平均值算法会导致的峰被削平的情况，并且此算法在遇到邻近峰、宽峰时，表现优秀。为了克服仪器等因素带来的基线漂移问题，采用了自适应最小二乘法，这种算法迭代收敛速度极快的同时，能非常优秀的处理基线问题，弥补了数据平滑阶段的算力问题。最终对于峰值的查找，使用一维连续小波变换，其将质谱视为多个小波，进行局部化处理的方式，非常契合质谱中峰的形状特征，并且其计算速度极快，能够在对质谱图进行寻峰的过程中尽可能减少噪音干扰的要求，还能尽可能精准的标识出受处理的肽段的峰，以便于后续进行可信度衡量时，能有效溯源。
蛋白质串联质谱图寻峰算法

[发明专利]基于多目标进化算法的多组合排课方法及装置及可读介质-CN202210300601.9在审
发明人：杨国钰;刘东东;戚德振;邱野;卢雨儿;帅真浩;何情祖;蔡依丹;许峻彬;帅建伟 -专利权人：国科温州研究院（温州生物材料与工程研究所）
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标进化算法的多组合排课方法、装置及可读介质，通过根据选课信息和学生综合能力将学生分类至各个行政班，根据多组合排课要求将学生课程分为走班课程和非走班课程，将具有相同的走班课表行政班分为多个组；基于走班课程和非走班课程进行种群初始化，获得父代种群，父代种群经过种群交叉及种群变异产生子代种群，将父代种群和子代种群合并得到合种群；将合种群中每条染色体进行多目标函数值计算，得到多目标值元组，建立与合种群中染色体一一对应的多目标值元组列表；并采用多目标进化算法迭代种群，重复上述步骤直至满足进化截止条件，得到最优排课方案。本发明从多个目标维度对排课方案进行整合优化，使课表更加合理。
基于多目标进化算法组合方法装置可读介质

[发明专利]一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测系统-CN202210410195.1在审
发明人：邱野;刘东东;杨国钰;戚德振;卢雨儿;何情祖;帅建伟 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测系统，所述系统用于执行如下步骤：接收包括脉搏波信号和心电信号的数据集；对接收到的脉搏波信号和心电信号进行预处理，获得可用信号；所述预处理包括信号滤波、定长切割、峰值切割/波谷切割、重采样和获取标签值；将所述可用信号输入深度神经网络模型，获得预测的收缩压值和舒张压值；所述深度神经网络模型包括依次连接的卷积适应层、带有压缩激励模块的残差网络和全连接层；所述卷积适应层的输入为所述可用信号；所述全连接层的输出为所述收缩压值和舒张压值。本发明通过对脉搏波信号和心电信号进行分析，实现对连续动态血压值进行无袖带预测。
一种基于深度神经网络模型无袖血压预测系统

[发明专利]一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测方法-CN202110860804.9在审
发明人：邱野;刘东东;杨国钰;戚德振;卢雨儿;何情祖;帅建伟 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测方法，包括：获取包括脉搏波信号和心电信号的数据集；对获取到的脉搏波信号和心电信号进行预处理，获得可用信号；所述预处理包括信号滤波、定长切割、峰值切割/波谷切割、重采样和获取标签值；将所述可用信号输入深度神经网络模型，获得预测的收缩压值和舒张压值；所述深度神经网络模型包括依次连接的卷积适应层、带有压缩激励模块的残差网络和全连接层；所述卷积适应层的输入为所述可用信号；所述全连接层的输出为所述收缩压值和舒张压值。本发明通过对脉搏波信号和心电信号进行分析，实现对连续动态血压值进行无袖带预测。
一种基于深度神经网络模型无袖血压预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的蛋白质质谱数据的分析方法及系统-CN202110425032.6在审
发明人： 何情祖;郭欢;帅建伟;韩家淮 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G16B40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质质谱数据的分析方法及系统，包括：获取样品的DIA蛋白质数据；基于DIA蛋白质数据，沿驻留时间维度以特定步幅移动的滑块为最小处理单元，删除滑块中的低信噪比的背景离子，确定候选母离子和候选子离子；将候选子离子的提取色谱输入变分自编码器编码神经网络后，嵌入到欧氏空间中，然后用k均值分类算法将其划分为k类；基于蛋白质数据库将每个碎片子离子簇与相应的母离子结合，生成母离子‑碎片子离子对；通过计算与理论谱相匹配的碎片子离子间的相似度，再次判断这些母离子‑碎片子离子对，将相似度超过预设阈值的母离子‑碎片子离子对作为伪串联谱存储。本发明能够提高鉴定到的肽段和蛋白质的数量。
一种基于深度学习蛋白质数据分析方法系统

[发明专利]一种蛋白质质谱定量分析结果的筛选方法及系统-CN202110424972.3在审
发明人： 何情祖;李一鸣;郭欢;韩家淮;帅建伟 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G16B40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质质谱定量分析结果的筛选方法及系统，包括：获取经过OpenSWATH筛选后的定量结果图像；利用归一化方法对定量结果图像中的6个子离子的XIC曲线进行标准归一化，将XIC的强度转换到0和1之间；通过训练好的卷积神经网络对归一化方法的输出进行分类，输出肽段为阳性肽段的概率；基于预设的双阈值进行筛选，如果所述概率小于等于第一预设阈值，则判断出对应的肽段为假阳性肽段，如果所述概率大于等于第二预设阈值，则判断出对应的肽段为阳性肽段，否则，判断出对应的肽段为模糊肽段。本发明对OpenSWATH输出结果中多肽的碎片离子色谱所有肽段进行分类，以去除假阳性肽段，减轻人工检测的任务量。
一种蛋白质定量分析结果筛选方法系统

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