公开(公告)号：CN118038047A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410143071.0

申请日：2024-02-01

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 饶妮妮 ,  张凯旋

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于深度学习技术的伪装目标分割方法，对原始图像分别提取局部空间信息和全局信息；将提取的局部空间信息和全局信息进行融合；对融合后的特征进行聚合，得到深层特征信息；利用空间注意力机制对深层特征信息进行处理后进行卷积和上采样操作，得到最终的分割结果。本发明采用双分支混合网络，提高伪装目标的分割性能；通过融合U‑Net和PVT提取的优势特征，以弥补U‑Net在获取全局上下文信息方面的不足以及PVT在捕获空间细节信息的不足，以提高分割性能。采用混合注意力机制，能够更更精确地定位并抑制无关噪声。

公开(公告)号：CN111383709B

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202010158035.3

申请日：2020-03-09

Applicant: 电子科技大学 ,  大理大学

Inventor： 张俊鹏 ,  饶妮妮 ,  王光斌

IPC: G16B20/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种ceRNA竞争模块识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及基因识别领域。该ceRNA竞争模块识别方法包括：分别根据RNA1的表达矩阵和RNA2的表达矩阵获取RNA1基因模块和RNA2基因模块，其中，RNA1和RNA2为miRNA靶基因。根据先验的miRNA‑靶基因调控关系数据、miRNA表达矩阵、RNA1基因模块和RNA2基因模块，识别得到满足条件的ceRNA竞争模块，其中，ceRNA竞争模块包括内部竞争模块和外部竞争模块。由于考虑了ceRNA内部和外部竞争情形，在模块水平下度量ceRNA内部竞争和外部竞争的强度，以及miRNA对ceRNA内部竞争和外部竞争强度的影响。因此，本发明提供的方案能够准确地识别出ceRNA竞争模块。

公开(公告)号：CN104720791A

公开(公告)日：2015-06-24

申请号：CN201510155568.5

申请日：2015-04-02

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 饶妮妮 ,  刘才权 ,  刘丁赟 ,  曾伟 ,  杨阳 ,  万永利 ,  张莹

IPC: A61B5/0402 ,  A61B5/00

CPC classification number: A61B5/0402 ,  A61B5/0006 ,  A61B5/7203

Abstract: 本发明涉及心电监护领域，提供一种无线远程心电监护系统，以解决目前的心电监护系统存在的抗干扰能力弱、功耗大以及网络资源占用较大的问题，该系统包括心电信号采集与发射装置、边缘路由器和服务器端监护装置，其中心电信号采集与发射装置包括心电信号预处理模块、心电采集控制器、双口RAM、无线传输控制器和无线传输模块。本发明提出的技术方案采用基于双口RAM的乒乓存储结构，提高了数据传输带宽，降低了无线信道的无效占用，另外，本发明采用基于6LoWPAN协议的无线传输方式，在提高无线传输的抗干扰能力和降低系统的功率消耗的同时，有效避免了复杂的网络协议转换问题。

公开(公告)号：CN104644160A

公开(公告)日：2015-05-27

申请号：CN201510119315.2

申请日：2015-03-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 饶妮妮 ,  杜晓川 ,  李杰 ,  刘丁赟 ,  杨阳 ,  万永利 ,  郑洁

IPC: A61B5/0402

CPC classification number: A61B5/04012

Abstract: 本发明涉及心电信号处理领域，提供一种心电图伪差信号识别方法及装置，以解决现有ECG伪差识别方法所存在的计算复杂高、鲁棒性和适应性差的问题，该方法主要包括：初始化ECG信号；分别通过相关分析、主成分分析和频域分析计算所选择的分段ECG信号的第一信息参数Rmax、第二信息参数Pλ1和第三信息参数Psn；根据该分段的上述三个信息参数数值对该ECG分段信号进行识别。实验结果表明，本发明识别ECG伪差信号的准确率、敏感度和阳性预测率分别达到了97.42％、69.21％和92.06％，因此识别准确性高，此外，本发明提出的技术方案不需要先验信息，而且具有很好的实时性、鲁棒性和适应性。

公开(公告)号：CN101972143A

公开(公告)日：2011-02-16

申请号：CN201010554271.3

申请日：2010-11-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王云鹤 ,  王刚 ,  饶妮妮 ,  李杰 ,  刘广雄 ,  杨泽武

IPC: A61B5/0402

Abstract: 该发明属于房颤疾病的监测方法。包括监测标准参数的初始化设置，数据采集，去除基线漂移，心率的确定，预警及AR特征信号的提取，正常心电的提取，谱减法去除正常心电，非线性扩维处理，信号的分离处理，频谱集中度分析及报警。该发明在对房颤信号采用盲源提取技术的基础上，根据房颤病发作时的.频谱特征，结合小波变换，非线性扩展以及谱减法等信号处理技术；巧妙的运用心率参数及病人的“正常”与“异常”心电，以此来确定受监测人正常心电的AR与异常心电的AR特征信号。与传统的监测方法相比，该发明不但有效降低了对监测数据分析的人力和时间的耗费，而且大大提高了房颤监测的实时性及监测的准确性，更有利于临床应用等特点。