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公开(公告)号：CN119941703A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510110847.3
申请日：2025-01-23
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
IPC: G06T7/00 , A61B6/50 , A61B6/00 , G06V10/20 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种ICU床旁胸片智能识别模型的训练方法，涉及医疗影像处理领域。该训练方法包括：使用ImageNet‑1K数据集对TransNext‑Small模型进行训练得到原始模型；提取CheXpert数据集内的多类候选症状的胸片数据，构建第一训练数据集。本训练方法使用专门针对ICU床旁胸片的数据集进行训练，这些数据集涵盖了ICU中实际存在的常见的九种病理特征，如肺不张、心脏肥大、肺实变、水肿、肺不透明、胸腔积液、肺炎、气胸和无发现。通过使用这些真实世界的数据进行训练，ICU床旁胸片智能识别模型能够更准确地识别和识别ICU特有的胸部影像特征，从而显著提高了识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117992985A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410238913.0
申请日：2024-03-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
Abstract: 本申请涉及一种医学数据库的构建方法和装置、电子设备和医学数据系统，其中，该医学数据库的构建方法包括：获取真实医学数据集；通过贝叶斯网络对所述真实医学数据集进行结构学习和参数学习得到目标医学数据集；基于所述目标医学数据集构建医学数据库，所述医学数据库用于将所述目标医学数据集提供给访问者。通过本发明提供的医学数据库的构建方法，访问者能够查看的是目标医学数据集，目标医学数据集则是经过贝叶斯差分隐私处理后的医学数据，有效保障了医学数据的安全性和隐私性，有助于提高医学数据的安全性和可信度，解决了目前的医学数据库通常直接将医学数据提供给访问者，无法有效地形成隐私保护的问题。
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公开(公告)号：CN117936112A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410224697.4
申请日：2024-02-28
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
Abstract: 本申请涉及一种脓毒症医学信息系统及其构建方法，其中，脓毒症医学信息系统的构建方法包括：获取与脓毒症相关的若干目标文献，从所述目标文献中提取与脓毒症相关的目标特征；根据若干所述目标特征，从公共医学数据库中提取所述不同脓毒症患者的目标特征数据；基于所述目标特征数据构建所述脓毒症医学信息系统。本发明提供了一种从公共医学数据库的海量数据中快速且准确有效地提取关于脓毒症的目标特征数据的技术方案，最终可以形成脓毒症医学信息系统，解决了目前国内外还缺乏关于脓毒症的专病数据库的问题。
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公开(公告)号：CN113114319B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110421592.4
申请日：2021-04-20
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于波束选择和干扰消除的联合优化方法。其针对基站向用户发送的多簇信号做多簇信号之间的簇间干扰消除和单簇信号之内的簇内干扰消除；簇间干扰消除方法包括步骤：一、根据基站向用户发送的每簇信号确定相应的簇中心用户，二、对各个所述簇中心用户进行波束选择，选择出最优波束，得到最优波束信道，三、根据波束信道进行数字预编码设计，实现簇间干扰消除；簇内干扰消除方法为：对单簇信号之内的簇内用户进行簇内功率分配优化，以实现簇内干扰消除。本发明是通过针对基站向用户发送的信号做多簇信号之间的簇间干扰消除和单簇信号之内的簇内干扰消除，确保每个用户达到最小速率需求的同时能够最大化系统可达和速率。
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公开(公告)号：CN113141203A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110442463.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B7/0456 , H04L1/06
Abstract: 本发明公开了一种太赫兹通信中基于循环延迟的宽带混合预编码方法，处理方法包括步骤：步骤S1，设计基于循环延迟网络的宽带混合预编码框架，构建宽带混合预编码架构，得到循环延迟网络相移矩阵；步骤S2，通过对所述宽带混合预编码架构中子载波的阵列增益进行最大化处理，确定单位延迟量；步骤S3，通过模拟预编码设计，实现每根天线上延迟单元的单位延迟量统一。本发明通过构建循环延迟网络，引入频率相关相移来补偿波束扩散，之后通过子载波的阵列增益的最大化，确定每根天线上延迟单元的延迟量，最后通过模拟预编码的设计，在保障各子载波的阵列增益的最大化的同时，实现每根天线上延迟单元的延迟量的统一。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110146088B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910523313.8
申请日：2019-06-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种智能仓储管理系统中的室内定位导航方法及导航模型，该导航方法包括：采集货物的体积信息、智能车的位置信息、仓库的空位信息；判断是否存在处于空闲状态的智能车，是则判断是否存在货物需要存储，是则确定目标区域以及货架，确定存货车辆；规划存货路径，并驱使存货车辆按照路径行进；判断存货车辆是否到达存货点，是则将目标货物存储在存货点；判断是否需要取出货物，是则判断货物是否在当前区域内，是则将存货车辆作为取货车辆。规划取货路径，并驱使取货车辆按照取货路径至取货点；规划出货路径，驱使取货车辆至出货口。本发明提高了仓储的利用率，能够降低智能车的存取时间，提高仓储效率，方便对仓储中智能车进行导航。
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公开(公告)号：CN110100708A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910515362.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊逻辑控制理论的节水灌溉方法及节水灌溉系统。该节水灌溉方法包括以下步骤：采集农作物在当前阶段的生长信息数据一；将生长信息数据一与模糊控制规则表进行对照，以查询出当前阶段农作物所需水量；判断所需水量是否大于当前阶段中土壤含水量的最小值；在所需水量大于土壤含水量的最小值时，计算出农作物所需的水分灌溉量并发送灌溉指令；唤醒处于休眠状态的终端节点，以对农作物进行灌溉；实时判断当前区域内的土壤湿度是否达到水分灌溉量，是，则驱动对应的终端节点停止灌溉并进入休眠状态，否，则使对应的终端节点继续灌溉。本发明根据农作物的实际需求定量灌溉，有效地避免水资源浪费的现象，提高灌溉用水的利用率。
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公开(公告)号：CN106846779A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710198728.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G08C17/02 , H01Q1/36 , H01Q1/50 , A01G25/16 , G05B19/042
CPC classification number: G08C17/02 , A01G25/16 , G05B19/042 , H01Q1/36 , H01Q1/50
Abstract: 本发明涉及无线测控通信领域，具体涉及一种基于定向天线的农业灌溉中无线测控通信系统，包括无线主机、无线分机和无线测控终端，无线主机包括若干定向主机模块和一个总主机模块，总主机模块与各定向主机模块之间通过RS‑485总线进行相连，根据采集到的某无线分机所辖范围内的土壤水分信息，能够及时决定该无线分机所辖范围内的灌溉设备的通断，本发发明引入了定向天线使得系统通信距离增大，并使用数据打包技术，从而大大减小了数据传输时延，各定向主机模块与其所辖无线分机、无线分机与其所辖无线测控终端之间均采用休眠唤醒机制和独立的频率信道，达到了节能目的，并显著提升了数据传输效率，系统采用模块化的设计结构，安装维护便捷。
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公开(公告)号：CN117995361A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410238907.5
申请日：2024-03-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽医科大学第二附属医院
IPC: G16H30/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种医学图像异常识别方法、系统和装置、计算机设备，其中，该医学图像异常识别方法包括：获取待识别的目标医学图像；将目标医学图像输入鉴别器，通过鉴别器判断目标医学图像是否异常；若是，将潜在向量和正常标签输入生成器，基于迭代更新潜在向量，通过生成器得到与目标医学图像最接近的目标生成图像，将目标医学图像和目标生成图像作差得到目标残差图，根据目标残差图确定医学图像的异常区域；其中，潜在向量来自异常识别模型的潜在空间。当其应用在ICU场景下的胸片异常识别，可以为ICU医生提供参考信息，解决了目前还缺乏可以辅助ICU医生快速且准确地识别医学图像异常的医学图像异常识别方法的问题。
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公开(公告)号：CN116665899A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310645137.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种小细胞肺癌生存概率推理方法及系统，其中推理方法包括：通过构建基于小细胞肺癌的贝叶斯网络生存预后模型，并利用其拓扑结构的有向无环图形成的概率图模型，以作为直观的图论模型反映影响小细胞肺癌的预后因素以及各因素之间的关联，在此基础上提出基于该模型的因果推理、诊断推理、干预推理、反事实推理等不同应用背景下的推理应用，通过提供明确的概率分布推理、量化贝叶斯网络的复杂决策过程。本发明利用构建的贝叶斯网络生存预后模型，解决了常规小细胞肺癌生存预后模型无法明确决策过程、参数过多模型复杂的问题。
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