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[发明专利]基于隐式神经表示的低剂量稀疏视图SPECT重建和图像去噪方法-CN202310833748.9在审
发明人：冼景谋;李斯;李风环;柳毅 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于隐式神经表示的低剂量稀疏视图SPECT重建和图像去噪方法。该方法包括两个阶段：低剂量稀疏视图SPECT重建和图像去噪。首先通过对输入点进行小波特征映射，并进行频率正则化，使多层感知器(MLP)能够在低维问题域学习高频函数。在预测时，生成不包含训练视图的密集投影视图，然后将训练的稀疏投影视图和预测生成的密集投影视图相结合，通过PAPA重建算法实现低剂量稀疏视图的SPECT重建。其次，在图像去噪阶段，利用隐式神经表征(INR)的架构归纳偏差：INR倾向于比高频噪声更快地拟合低频干净图像信号，更接近输出的INR层在拟合高频部分中发挥更关键的作用。通过惩罚更深层权重的增长来最大化INR的固有去噪能力，从而实现SPECT图像去噪。
基于神经表示剂量稀疏视图 spect 建和图像方法

[发明专利]一种移动社交网络隐私保护的方法、系统及设备-CN201910722196.8有效
发明人：凌捷;高丹;李风环;谢锐 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种移动社交网络隐私保护的方法，包括：客户端接收数据匹配者输入的属性密钥；将属性密钥上传至属性授权管理中心，以使属性授权管理中心根据属性密钥生成解密密钥并返回客户端；将解密密钥上传至交友中心，以使交友中心根据解密密钥对待解密信息进行初步解密，得到转换密文并返回客户端；根据解密密钥确定转换密钥，并利用转换密钥对转换密文进行解密，得到数据拥有者的个人信息。本申请将数据匹配者的解密操作外包给交友中心以减少计算开销，在实现朋友发现隐私保护的基础上实现了降低数据匹配者的计算开销。本申请同时还提供了一种移动社交网络隐私保护的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
一种移动社交网络隐私保护方法系统设备

[发明专利]基于异质子图对比学习的抑郁症检测方法-CN202310143427.6在审
发明人：陈宸;李风环;陈浩鹏;林源堃;陈炜鸿;钟明好 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异质子图对比学习的抑郁症检测方法，包括下述步骤：采集用户在社交网络上公开的活动信息；进行文本摘要，主题分析和实体抽取，并学习所有特征信息的嵌入，得到每个用户的异质子图；使用一个具有双层注意力机制的异构信息网络，得到包含所有用户信息的全局关联图；使用子图间注意力机制学习子图的相互影响，并通过一种自监督的互信息机制，进一步发掘子图和全局间的关联；最后对异质子图进行分类，从而判断用户的抑郁倾向。本发明能够结合多个信息维度将社交媒体数据建模为异质图结构，并考虑到了社交用户间潜在的关联，有效地判断用户是否存在抑郁倾向，有利于辅助临床确诊，具有重要的理论意义和应用价值。
基于质子对比学习抑郁症检测方法

[发明专利]基于条件生成对抗网络的SPECT图像去噪方法-CN202310031744.9在审
发明人：梁增国;李斯;李风环 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于条件生成对抗网络的SPECT图像去噪方法。本方法包含两个阶段，第一阶段使用TV‑PAPA方法对高噪声的SPECT弦图进行重建，第二阶段通过条件生成对抗网络，对高噪声的SPECT重建图像进行噪声消除。噪声消除的实现包含训练和测试两个过程。在训练过程中，本方法构建了一个条件生成对抗网络，它包含生成器网络和判别器网络。生成器网络用于对高噪声的SPECT图像进行去噪，得到去噪后的图像。在测试过程中，本方法单独使用训练后的生成器网络，对高噪声的SPECT重建图像进行处理，获得到去噪后的重建图像。
基于条件生成对抗网络 spect 图像方法

[发明专利]基于教师-学生双模型的低剂量SPECT弦图预处理和图像重建方法-CN202210747011.0在审
发明人：陈科名;李斯;李风环 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督的教师‑学生模型的低剂量spect弦图的预处理和图像重建方法，本方法主要包含弦图去噪预处理和重建两部分，首先是利用双模型神经网络把低剂量，噪声高的spect弦图进行去噪预处理，然后利用MLEM迭代重建算法进行重建。弦图预处理需要经过训练和测试两个阶段；在训练阶段，通过构建两个网络结构相同的教师模型和学生模型，教师模型在去噪过程中生成伪标签来指导学生模型学习，反过来学生模型又更新教师模型的网络权重，互相约束，训练得到质量更好的弦图。在测试阶段，本方法将低剂量噪声高的弦图输入到训练好的教师网络中，得到去噪的弦图。然后将去噪的弦图运用MLEM迭代重建算法进行重建，得到重建好的spect图像。
基于教师学生双模剂量 spect 预处理图像重建方法

[发明专利]一种基于条件生成对抗网络模型的低剂量SPECT图像重建方法-CN202210914576.3在审
发明人：彭李梅;李斯;李风环 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条件生成对抗网络模型的低剂量SPECT图像重建方法，首先采用基于条件生成对抗网络的神经网络模型对SPECT弦图进行质量恢复，生成接近正常剂量的SPECT弦图，然后利用重建算法将弦图重建为SPECT图像。该模型利用对抗损失函数和我们提出的弦图域损失以及图像域损失，指导训练该模型，总损失函数收敛后得到恢复后的SPECT弦图。在医学图像上通过该模型，能够有效降低SPECT成像时可能造成的辐射剂量。本发明在低剂量的情况下，依然能够恢复出高质量的SPECT图像。
一种基于条件生成对抗网络模型剂量 spect 图像重建方法

[发明专利]一种基于教师-学生模型的低剂量SPECT图像去噪方法-CN202210723251.7在审
发明人：徐锦华;李斯;李风环 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于教师‑学生模型的低剂量SPECT图像去噪方法，其去噪方法采用半监督学习的教师‑学生模型，利用重建算法将SPECT投影数据转换为SPECT图像，由该模型将低剂量SPECT图像去噪，生成接近正常剂量的SPECT图像。该模型利用一致性损失函数，并指导训练该模型，总损失函数收敛后得到去噪后的SPECT图像。在医学图像上通过该模型，能够利用大量无标签数据进行训练。本发明利用大部分的医学图像无标签特性，在低剂量的情况下，利用大量无标签数据，依然能够达到高质量的SPECT图像。
一种基于教师学生模型剂量 spect 图像方法

[发明专利]一种基于图神经网络的心律失常检测方法-CN202210329583.7在审
发明人：钟明好;李风环;陈炜鸿;吴梓浩 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的心律失常检测方法，包括下述步骤：对多导联心律数据进行提取，关注多导联不同级别心跳，构建异构图的节点；建立三种类型的关系，构建成异构图的边；针对不同类型节点，使用异构图卷积利用不同类型信息各自的变换矩阵将它们投影到一个隐式空间中，从而建立不同节点的计算；引入双层注意力机制，捕捉和学习异构图中的相邻节点之间节点级和类型级的重要性；对异构图神经网络进行训练，获取每个节点的最终表示，将多导联心跳节点的嵌入表示通过模型交叉训练，实现多导联数据的心律失常检测。本发明能够实现半监督自适应的决策，解决异构数据计算问题，有效地检测心律心跳数据中的异常。
一种基于神经网络心律失常检测方法

[发明专利]一种基于异质图注意力网络的社交用户抑郁倾向检测方法-CN202210281309.7在审
发明人：陈炜鸿;李风环;钟明好;陈宸 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异质图注意力网络的社交用户抑郁倾向检测方法，包括下述步骤：采集用户社交网络平台上的数据，对于用户生成内容的短文本进行文本摘要，对于用户行为数据和用户画像数据进行统计计算；构建一个灵活的异质信息网络框架对短文本、用户行为数据和用户画像数据进行建模，对处理好的短文本进行实体链接、实体嵌入和特征提取，并对特征进行主题分析；对于不同类型信息的异质性，使用异质图卷积；对于不同相邻节点的重要性和不同节点类型对特定节点的重要性，建立基于类型级和节点级的双层注意力机制；构建一个基于注意力机制的异质图神经网络，对网络进行训练和测试，预测标签，从而完成判断用户是否存在抑郁倾向的分类任务。本发明能够结合多个信息维度将社交媒体数据建模为异质图结构，并构建异质图注意力网络进行半监督分类，判断用户是否存在抑郁倾向，有利于帮助提高诊断的有效性，从而辅助临床确诊。
一种基于异质图注意力网络社交用户抑郁倾向检测方法

[发明专利]基于多数据流计算的社交网络热点事件检测方法-CN201810173357.8有效
发明人： 李风环;王振宇;郭泽豪 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-02 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多数据流计算的社交网络热点事件检测方法，包括下述步骤：对用户生成内容短文本数据进行词特征提取，并对该词特征进行主题分析；建立主题间的区分性和主题内的内聚性，以突发主题作为用户生成内容的特征；对用户生成内容、用户行为数据和用户画像数据，利用模糊集理论，建立自适应无监督的目标决策；对每个单数据流的数据进行粒化，并对多数据流进行多粒度结构的重要度和相关性度量，以对多个粒结构进行约简和相关性判断；对不同粒结构依据相关性和目标决策进行覆盖分析，从而建立多粒度空间的计算，检测热点事件。本发明能够实现无监督自适应的决策，解决多源异构数据计算问题，有效地检测社交网络中的热点事件。
基于多数计算社交网络热点事件检测方法

[发明专利]一种文本数据的实体数据关系抽取方法-CN202110657344.X在审
发明人：凌捷;邓成汝;罗玉;李风环 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本数据的实体数据关系抽取方法，涉及实体数据关系抽取的技术领域，包括：获取文本数据并进行预处理，获得预处理后的文本数据；对预处理后的文本数据进行标注；对标注后的文本数据进行编码分词，获得文本数据的词向量；根据文本数据的词向量，计算文本数据的隐藏信息序列；对文本数据的隐藏信息序列进行主语抽取，将抽取出的主语拼接到文本数据的隐藏信息序列，获得文本数据新序列；对文本数据新序列进行映射操作，获得映射结果序列；对映射结果序列进行解码操作，获得实体关系三元组。本发明能够发掘文本数据的隐藏信息，准确提取出具有重叠关系的实体三元组。
一种文本数据实体关系抽取方法

[发明专利]一种基于图神经网络的声乐打分方法-CN202110402798.2在审
发明人： 李风环;李轶;吴缺;梁爽;黄浩诚;陈铭钧 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的声乐打分方法，包括以下步骤：S1：将歌曲音频通过librosa声音处理库转换成声音图形，分析声音图形获取歌曲音频的声音特征；S2：根据得到的声音特征利用图卷积神经网络进行男女声分类；S3：将分类后的歌曲音频利用异质图注意力网络进行打分。本发明利用librosa库提取大量的声音特征，然后借助于图卷积神经网络对局部结构的建模能力及图上普遍存在的节点依赖关系，使用图卷积神经网络和异质图注意力网络来进行打分，以使打分结果更加精确。
一种基于神经网络声乐打分方法

[发明专利]基于音频信号及歌词的音乐情绪识别方法及系统-CN202110328406.2在审
发明人： 李风环;李轶;田春晖;徐宏杰;张健炜;符善森;黎其钻 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于音频信号及歌词的音乐情绪识别方法及系统，解决了现有音乐情绪识别的方法考虑因素单一，情绪识别准确度低的问题，本发明首先采集音频数据样本和歌词数据样本并进行预处理，然后分别构建并训练好用于提取音频信号特征和歌词向量特征的两个卷积神经网络，最后再将两个神经网络的输出融合后输入至全连接层模块进行分析预测，综合了音频信号和歌词两个模态维度，将音频信号和音乐歌词结合识别情绪，提升音乐情绪识别的准确度。
基于音频信号歌词音乐情绪识别方法系统

[发明专利]一种位置隐私保护方法及系统-CN201910137293.0在审
发明人：凌捷;徐俊仪;谢锐;李风环 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种位置隐私保护方法，该方法包括：终端使用公钥对匿名区域、查询请求内容和终端的对称密钥进行加密得到查询密文，将查询密文和相对查询网格区域发送匿名服务器，匿名服务器确定出目标查询网格区域，将查询密文和目标查询网格区域发送给位置服务器，位置服务器进行兴趣点查询，并使用对称密钥对查询结果进行加密，得到查询结果密文，将查询结果密文和兴趣点网格坐标集返回给匿名服务器，匿名服务器对兴趣点进行筛选后，将相应的查询结果密文返回给终端，终端对其进行解密即可得到相应的兴趣点查询结果。应用本发明实施例所提供的技术方案，可以有效保护用户位置隐私。本发明还公开了一种位置隐私保护系统，具有相应技术效果。
密文查询结果匿名服务器兴趣点位置隐私保护查询网格区域位置服务器对称密钥目标查询终端加密有效保护用户查询请求技术效果网格坐标位置隐私终端使用返回公钥解密发送筛选应用

[发明专利]基于有向有权图发现新词的方法-CN201610575404.2有效
发明人：郭泽豪;王振宇;李风环;戴瑾如 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-07-19 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开一种基于有向有权图发现新词的方法，本发明通过分词开源工具对语料进行分词，对分词的结果进行停用词过滤；根据分词结果建立词之间的关联关系以及权重，生成有向有权图；采用边权重门限阀值对有向有权图的边进行筛选，保留语料中同现频率比较高的词项搭配；筛选有向权重图中的孤立点以及自环，生成子图；根据子图中相邻节点间的边权重以及节点强度建立假设检验模型，从子图中筛选出可能的新词；根据词性标注规则对可能的新词进行筛选，生成最终的新词。本发明能够从语料库中准确地发现新词，减少了人工维护新词库的工作量，具有很好的可用性。
基于有权发现新词方法

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