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[发明专利]一种基于多实例学习的肠上皮化生区域图像分割系统-CN202310579235.X有效
发明人：刘治;段冠华;崔笑笑;曹艳坤 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多实例学习的肠上皮化生区域图像分割系统，涉及医学图像分析技术领域，包括获取模块，用于获取胃部病理切片，并将其转为数字病理切片，并进行正常标签和异常肠化标签的图像级标注，获得标注信息及图片；预处理模块，用于对标注后的数字病理切片进行归一化并将每张图像切分为网格实例；输出模块，用于将数字病理切片输入至训练后的肠上皮化生区域分割模型，得到肠上皮化生区域分割结果；本公开基于多实例学习，从而摆脱了受像素级标签的计算资源限制，可充分利用图像特征和多尺度信息，实现端到端的肠化区域分割。
一种基于实例学习上皮化生区域图像分割系统

[发明专利]一种基于可穿戴式设备的实时预测肌肉疲劳度方法及系统-CN202310256692.5有效
发明人：岳寿伟;张杨;魏慧;辛辰;李丹阳;刘治;刘宝宁;曹艳坤;崔笑笑;马佳霖 -专利权人：山东大学齐鲁医院;山东大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明涉及疲劳度检测技术领域，尤其是涉及一种基于可穿戴式设备的实时预测肌肉疲劳度方法及系统。所述方法包括获取运动过程中的表面肌电sEMG信号和惯性测量单元IMU信号；对sEMG信号和IMU信号分别进行预处理，提取sEMG信号的时、频域信息；根据sEMG信号的时、频域信息和IMU信号，利用预测模型预测sEMG信号的时、频域信息和IMU信号的变化趋势；本发明可以帮助下肢活动困难患者患者在没有专业医护人员监督的情况下在家中完成康复，还可以合理安排患者的训练时间，从而帮助患者更好地做康复运动，防止肌肉疲劳带来的二次伤害。
一种基于穿戴设备实时预测肌肉疲劳方法系统

[发明专利]一种基于多模态数据融合的肌肉疲劳度分类方法及系统-CN202310256709.7有效
发明人：岳寿伟;张杨;魏慧;李旭东;李丹阳;刘治;刘宝宁;曹艳坤;崔笑笑;马佳霖 -专利权人：山东大学齐鲁医院;山东大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明涉及肌肉疲劳度检测技术领域，尤其是涉及一种基于多模态数据融合的肌肉疲劳度分类方法及系统。所述方法包括：获取康复训练中的多种生理信号和IMU信号；对获取的生理信号和IMU信号进行预处理；将预处理的生理信号和IMU信号转换为灰度图像；将同一种信号转换得到的灰色图像进行结合，形成RGB图像；通过深度学习网络模型对生理信号和IMU信号及其RGB图像进行特征提取；本发明针对现阶段疲劳程度的研究，基于同步采集的sEMG、EEG、ECG及IMU信号，提出了多输入并行的神经网络模型用来提取特征，避免单一信号检测可能出现错误的检测。
一种基于多模态数据融合肌肉疲劳分类方法系统

[发明专利]一种基于半监督学习的MRI脑肿瘤分类方法及系统-CN202310650665.6在审
发明人：宋林;刘治;安木军;崔笑笑;曹艳坤;张汇思;马佳霖;陶可猛 -专利权人：山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院）;山东大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像辅助诊断技术领域，尤其是涉及一种基于半监督学习的MRI脑肿瘤分类方法及系统。方法，包括：获取脑肿瘤图像；对获取的脑肿瘤图像进行预处理；初始化ResNet18网络，其中，ResNet18网络包括教师网络和学生网络；将预处理后的脑肿瘤图像送入ResNet18网络的教师学生网络训练框架，对ResNet18网络进行基于一致性扰动的模型训练；利用训练好的教师网络模对脑肿瘤图像进行分类；输出分类结果。本发明的框架具有迁移到其他医学任务学习的灵活性，减少了监督网络训练对于监督数据集数量的苛刻要求，适用于多种临床医学场景。
一种基于监督学习 mri 肿瘤分类方法系统

[发明专利]一种生物基单宁酸交联三聚氯氰螯合铁离子的水滑石基阻燃剂及其制备方法-CN202210925293.9有效
发明人：徐圣;钟承志;卢俊江;刘志豪;贺巧玉;崔笑笑;魏可凡;郭殿琮;陈浩平;胡杰 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： C08K9/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物基单宁酸交联三聚氯氰螯合铁离子的水滑石基阻燃剂及其制备方法，通过将含碳量丰富的生物材料单宁酸与三聚氯氰发生原位聚合反应微胶囊化水滑石，同时利用单宁酸螯合Fe3+，构筑了一种新型的水滑石基阻燃剂，提升了水滑石的疏水性，降低了水滑石的软团聚，增强了水滑石的热稳定性，可作为阻燃添加剂，进一步与聚合物基体熔融共混，在解决水滑石添加量大的问题的同时显著提升了阻燃效果。
一种生物单宁酸交联三聚氯氰螯合铁离子滑石阻燃及其制备方法

[发明专利]一种三嗪基有机共价骨架修饰的水滑石基阻燃剂及其制备方法-CN202211462228.3在审
发明人：徐圣;汤哲鸿;胡杰;罗芊;贺巧玉;崔笑笑;范启勋;刘志豪;丁驰捷 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： C08K9/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种三嗪基有机共价骨架修饰的水滑石基阻燃剂及其制备方法，将三聚氰胺和MgAl‑LDH置于DMF中，超声搅拌得到浆液A；将三聚氯氢置于DMF中，超声搅拌得到浆液B；搅拌条件下，将浆液B缓慢滴加至浆液A中，再加入三乙胺，得浆液C；浆液C经加热反应，即得三嗪基有机共价骨架修饰的水滑石基阻燃剂。本发明通过在MgAl‑LDH表面原位聚合反应生成三嗪基有机共价骨架，在提高水滑石稳定性和疏水性的同时，改善了水滑石自身的团聚性能以及与聚合物基体之间的兼容性，明显提升了复合材料的机械性能和阻燃性能。
一种三嗪基有机共价骨架修饰滑石阻燃及其制备方法

[发明专利]一种基于可穿戴设备的心脏骤停分级响应预警方法和系统-CN202310165789.5在审
发明人：刘治;陶可猛;王聪聪;郭浩;曹艳坤;崔笑笑;孙保林;刘得成;胡喜风;马佳霖;李一然;隋金雁;张继洲 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本发明属于医疗检测特定计算模型的技术领域，公开了一种基于可穿戴设备的心脏骤停分级响应预警方法和系统，包括：数据获取步骤：可穿戴智能医疗设备检测并实时获取被检测人员身体健康指标数据及位置信息；数据处理步骤：对身体健康指标数据预处理得到各模态的数据；构建多模态集成核嵌入网络，对每一种模态的数据进行深度嵌入表示后进行加权融合；分析评级步骤：将生成的多模态集成核嵌入加权矩阵输入到构建的分析评级模型中并输出心脏危险等级；响应示警步骤：根据不同的心脏危险等级做出不同的响应。本发明解决了当心脏疾病患者身体健康指数异于常值时及时提醒并分级响应，为病患提供有效的救治指导，显著提高救治效率。
一种基于穿戴设备心脏分级响应预警方法系统

[发明专利]一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法及系统-CN202211140101.X有效
发明人：杨晓云;王晓;于岩波;李真;季锐;刘治;崔笑笑;曹艳坤;段冠华;彭程;姜善之 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法及系统，其包括获取深度分割模型；将数字病理切片输入至深度分割模型，得到杯状细胞、腺体及腺腔的分割结果，通过肠化比的计算公式得到肠化比；本发明通过计算得到肠化比，根据肠化比的具体数值，判断肠上皮化生的严重程度，减少评估时间，且提高了评估的准确度。
一种用于黏膜上皮化生图像分析方法系统

[发明专利]一种基于多任务学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法及系统-CN202210844594.9在审
发明人：李魏玮;李晓婧;张冉冉;曹艳坤;崔笑笑;陶可猛;刘治 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多任务学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法，实现对高细胞型肿瘤细胞旋转目标检测，细胞核目标检测及细胞核分类进行多任务学习；本发明还将高细胞型肿瘤细胞检测的异常评估，细胞核检测的异常评估作为两个辅助任务。本发明有效克服了单一任务信息量利用不充足问题，通过利用多任务间的信息互助提高对甲状腺乳头状癌病理图像的分类和/或统计工作的准确性和高效性。
一种基于任务学习甲状腺乳头状癌病图像分类方法系统

[发明专利]一种基于超声数据的心肌缺血诊断系统-CN202110412245.5在审
发明人：张鹏飞;崔笑笑;刘芳芳;刘治 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于超声数据的心肌缺血诊断系统，包括：数据获取模块，获取心脏超声数据；特征提取模块，根据获取的数据，提取全心结构特征数据；数据转换模块，根据全心结构特征数据，得到每个节段的心肌层特征数据、冠脉结构血流特征数据和心肌层结构血流特征数据；模型融合模块，将每个节段的心肌层特征数据、冠脉结构血流特征数据和心肌层结构血流特征数据输入到预设神经网络模型中，得到心肌层节段缺血状态、缺血程度以及心肌缺血病因的概率；本公开只需要心脏超声数据，既能反应心肌是否缺血，又能反应缺血程度和范围，也能判断缺血是由于心外膜冠状动脉还是微血管病变所导致，在保证诊断准确率的同时极大的提高了心肌缺血的诊断效率。
一种基于超声数据心肌缺血诊断系统

[发明专利]一种提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置-CN202010547296.4有效
发明人：刘治;崔笑笑;肖晓燕 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置，包括：数据采集模块，被配置为：采集若干个不同视图的超声心动图的图片数据，形成原始图像数据集；采集待处理的超声心动图为待分割数据；预处理模块，被配置为：对原始图像数据集进行预处理形成实验数据集；训练模块，被配置为：构建深度神经网络训练模型，将实验数据集输入到训练模型中进行训练，当训练模型中的损失函数值不再降低时，训练模型停止训练并保存模型参数；数据处理模块,被配置为：将待处理的超声心动图输入到保存模型参数的训练模块，得到心脏内外膜分割结果；提高了对于不同心室图像处理的训练精度，进而提高心脏视图分割精确度。
一种提高心脏视图左心室分割精确度系统装置

[发明专利]基于多视图融合网络的超声心动左心房图分割方法及系统-CN202111424991.2在审
发明人：刘治;曹艳坤;崔笑笑;米加;隋小瑜;杨美君 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T7/174 文献下载
摘要：本发明属于医学图像分割技术领域，具体涉及一种基于多视图融合网络的超声心动左心房图分割方法及系统。其中，该方法包括获取超声心动图中心尖二腔室、心尖三腔室和心尖四腔室的医学图像，并分别进行预处理；将预处理后的心尖二腔室医学图像、心尖三腔室医学图像和心尖四腔室医学图像分别输入对应编码器中进行编码；基于特征聚合重分配模块，其用于将将所述编码器得到的单个特征进行空间重分配，得到三个视图空间映射后的特征；基于特征聚合重分配处理后的单个视图特征进行解码操作，分别得到三个视图的解码特征，进而再经过多视图特征聚合重分配，得到精确的分割结果。
基于视图融合网络超声心动心房分割方法系统

[发明专利]变电站室内设备声音状态识别方法及系统-CN201810660865.9有效
发明人：于晓斌;吕士良;毛琨;董祥宁;于柠源;王安山;吕守国;傅崇光;杨国庆;李健;张传友;高发钦;邵光亭;王亚菲;崔笑笑 -专利权人：国网智能科技股份有限公司
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站室内设备声音状态识别方法及系统，将声音信号绝对值波形图转化为二维波形图，对二维波形图灰度化和二值化，计算水平投影，并进行边缘检测，分割直线提取，计算分割的面积比值，并将分割后的面积比例与设定的阈值比较，若其大于阈值，则对应的声音信号为异常，否则，则对应的声音信号为正常，本发明的正确率高，可以满足实时监控分析的要求。
变电站室内设备声音状态识别方法系统

[发明专利]碳纳米管与二氧化钛复合材料及其制备方法和在回收镓中的应用-CN201910083388.9有效
发明人：熊英;崔笑笑;王月娇;娄振宁;单炜军 -专利权人：辽宁大学
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： B01J20/20 文献下载
摘要：本发明涉及碳纳米管与二氧化钛复合材料及其制备方法和在回收镓中的应用。采用的技术方案是：将钛酸丁酯与碳纳米管超声搅拌，将混合悬浮液缓慢滴入蒸馏水中，静置，抽滤，水洗至中性，干燥过夜，研磨得中间体CNT‑TiO2。将中间体CNT‑TiO2在高温下煅烧，得T‑CNT‑TiO2。本发明制得的复合材料将二氧化钛固定在碳纳米管，不仅可以固化二氧化钛增强其稳定性，还可以保持二氧化钛和碳纳米管固有特性，可用于从含镓的混合溶液中选择性吸附镓。
纳米氧化复合材料及其制备方法回收中的应用

[发明专利]基于机器学习的实时压板检测及状态识别系统及方法-CN201810660753.3有效
发明人：于晓斌;王兴光;吕士良;毛琨;董祥宁;于柠源;王安山;吕守国;傅崇光;李健;张传友;高发钦;邵光亭;王亚菲;崔笑笑;杨国庆 -专利权人：国网智能科技股份有限公司
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的实时压板检测及状态识别系统及方法，加载用于训练的压板检测和状态判断模型文件；对采集的压板实时检测图像进行预处理；利用深度卷积神经网络训练压板的检测，判断采集的检测图像内是否有压板，如果具有压板则进行压板的状态识别，否则继续接收检测图像，对检测结果进行分类输出；提取压板的轮廓特征与颜色特征，利用支持向量机构建特征分类器，利用分类后的特征向量和颜色标志，识别压板开关的开、关状态。
基于机器学习实时压板检测状态识别系统方法

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