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- [发明专利]基于领域自适应的医学图像分割方法-CN202310632806.1在审
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郑恺潇;许金山;汪梦婷
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浙江工业大学
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2023-05-30
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2023-09-05
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G06T7/00
- 一种基于领域自适应的医学图像分割方法，包括：构建模型整体架构，根据总体网络布局，构建编码器网络框架，将图像特征由低分辨率转换为高分辨率。提取图像特征后，通过重参数化方法消除图像中的噪声。使用正则化方法对源域和目标域的数据分布进行度量，以此优化目标训练网络。构建解码器网络框架，使用标签和重参数化后的特征重建图像，提升模型对图像结构信息的提取能力。将三次重参数化结果输入分割器，从不同尺度预测分割结果。构建熵判别器网络框架，使用分割器得到的软分割结果的熵图，使源域和目标域的熵分布相似来间接最小化熵。本发明实现了利用有标注数据和未标注数据之间的相似性来迁移已有的知识，实现领域自适应的医学图像分割。
- 基于领域自适应医学图像分割方法
- [发明专利]一种蜂王保存方法及保存装置-CN202310690616.5在审
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许金山;田桂敏;唐相友;宋华莉;李垚辉;姚虞鑫
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重庆师范大学
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2023-06-12
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2023-08-01
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A01K49/00
- 本发明公开了一种蜂王保存方法及保存装置，本发明蜂王保存方法通过蜂王保存群的组建让每只蜂王都有自己的陪伴工蜂，避免因蜂王能力不均而造成喂养不均的情况，达到生产养殖效益最大化；同时，蜂王保存群的建立及多样化的工蜂替换方案，能够在培养箱环境下实现多蜂王共同保存。此外，在进行蜂王保存时，还给蜂王绑定了身份芯片，便于对蜂王进行巡检管理，实时监测蜂王的状态。所述蜂王保存装置设计了蜜蜂生活室和蜜蜂隔离室，该设计充分考虑到了蜜蜂的社会习性，在不同蜂群的蜜蜂密切接触前，让它们先熟悉彼此气味，避免因身份识别错误而出现工蜂打架甚至孤立蜂王的行为；同时，采用干湿分离的方法对蜜蜂进行喂养，利于维持蜜蜂健康的保存状态。
- 一种蜂王保存方法装置
- [发明专利]基于子宫肌电信号的宫缩信息提取方法-CN202310306644.2在审
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许金山;陈镇钦;林怡炜;刘艳
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浙江工业大学
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2023-03-27
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2023-06-27
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G06F18/213
- 一种基于子宫肌电信号的宫缩信息提取方法，包括：步骤S1、通过孕妇腹部上的电极采集一定时长的子宫肌电信号，并将其转换成数字信号；步骤S2、对子宫肌电信号进行预处理；步骤S3、采用滑动窗口的方式将子宫肌电信号分割为一系列重叠的窗口；步骤S4、计算每个窗口的样本熵SampEn和过零率ZC；步骤S5、对样本熵和和过零率值进行归一化,并对每个窗口的样本熵和过零率分别进行加权求和，得到每个窗口对应时刻的宫缩强度F；步骤S6、设定宫缩开始和结束的权重因子ωs，ωe来检测信号中存在的宫缩的开始和结束位置，并计算宫缩的发生频率fc和平均时长dc。本发明能借助无创采集的子宫肌电信号，得到更可靠的宫缩信息。
- 基于子宫电信号信息提取方法
- [发明专利]一种基于深度学习的多模态睡眠阶段预测方法-CN202211666812.0在审
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汪梦影;许金山;林怡炜
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浙江工业大学
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2022-12-23
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2023-06-23
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A61B5/00
- 一种基于深度学习的多模态睡眠阶段预测方法，包括：步骤1：获取原始PSG信号；将信号分割成30s片段，进行预处理；步骤2：使用类平衡数据集对模型的两个不同规模的CNN进行有监督的预训练，防止对睡眠阶段的过度拟合；步骤3：将信号分别输入到一大一小两个经过预训练的卷积神经网络中，经过四次卷积和两次池化，训练表示学习的滤波器；步骤4：将步骤2经过两个卷积神经网络的得到的特征进行融合后，输入到残差学习网络，与经过两次双向LSTM模块的特征再次融合；步骤5：步骤3得到的输出经过softmax层得到模型所预测的睡眠阶段，将softmax函数与交叉熵损失进行组合作为模型的损失函数对模型进行训练；使用SleepEDF数据集对模型进行评估。
- 一种基于深度学习多模态睡眠阶段预测方法
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