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公开(公告)号：CN109919948A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910141261.8
申请日：2019-02-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的鼻咽癌病灶分割模型训练方法及分割方法，其中，分割方法包括以下步骤：I.将训练好的分割模型加载到卷积神经网络模型中；II.读取鼻咽癌MRI原始图像；III.对鼻咽癌MRI原始图像进行归一化，得到鼻咽癌MRI图像；IV.将鼻咽癌MRI图像输入卷积神经网络模型，得到鼻咽癌MRI图像的病灶概率图；V.将鼻咽癌MRI图像的病灶概率图进行二值化，得到病灶分割图。本发明还提供一种鼻咽癌病灶分割模型训练方法。本发明通过基于深度学习的鼻咽癌病灶分割模型训练方法得到的模型应用于病灶分割方法中，可有效解决鼻咽癌MRI图像中小图像分割导致效果不好的问题，从而提高目标小图像的分割效果，更加准确的自动分割鼻咽癌病灶。
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公开(公告)号：CN109919210A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910141616.3
申请日：2019-02-26
Applicant: 华南理工大学 , 佛山市百步梯医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度卷积网络的心音半监督分类方法，包括以下步骤：步骤S1：获取心音数据并对心音数据进行预处理，作为训练数据；步骤S2：构建深度卷积神经网络模型；步骤S3：利用训练数据对深度卷积神经网络模型进行训练；步骤S4：将训练好的深度卷积神经网络模型推送上线进行服务；步骤S5：利用训练好的深度卷积神经网络模型在线上对患者上传的心音数据进行分类；步骤S6：当数据库中累计新的心音数据一定量时，启动深度卷积神经网络模型训练流程，返回至步骤S1—S3。本发明可对患者的心音数据进行分类以智能诊断；同时，该方法可解决现有技术中心音模型训练的样本有限导致分类不精准的问题，从而提高患者心音分类的精准性。
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公开(公告)号：CN108523854A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810544823.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种检测男性性功能的医用智能检测系统，所述系统具体包括内容刺激子系统、智能穿戴检测子系统以及上位机子系统；所述内容刺激子系统用于给用户产生刺激源；所述智能穿戴检测子系统用于采集男性生殖器的状态信息并将相关信息传输到上位机子系统；所述上位机子系统用于对智能穿戴检测子系统传输的信息进行识别与计算，得到初步分析结果。本发明能够较为精确地判断男性性功能障碍的类型，有助于医院为患者制订合适的治疗方案。
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公开(公告)号：CN108309282A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810250059.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0408
Abstract: 本发明公开了一种心电检测脚环以及检测方法，心电检测脚环包括脚环壳体、柔性环带、脚环壳体内的主电路以及电源模块，所述主电路包括开关模块、电源稳压模块、充电模块、数据采集模块、处理器模块和无线信号传输模块；其中，所述充电模块、电源模块、电源稳压模块、开关模块以及处理器模块依次连接，所述数据采集模块、处理器模块和无线信号传输模块依次连接，所述数据采集模块和无线信号传输模块均与所述电源稳压模块连接；所述数据采集模块用于采集人体心电率信息；所述处理器模块对人体心电率信息进行信息的处理后，通过无线信号传输模块发送至外设上位机。本发明心电检测脚环结构简单、使用便捷，且实现了较低成本的心电检测方法。
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公开(公告)号：CN105848055A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610186239.1
申请日：2016-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04R3/00
CPC classification number: H04R3/00
Abstract: 本发明提供一种用于电子听诊器的麦克风电路，包括供电模块、用于采集声音信号的拾音模块、用于以调节方式放大声音信号并抑制高频噪声的放大与低通滤波模块、用于避免麦克风电路输出交流电压过高的交流限幅模块、以及麦克风耳机接头J1；供电模块与拾音模块连接；放大与低通滤波模块一端通过外围电路一与拾音模块连接，另一端通过外围电路二与交流限幅模块连接，实现共同抑制听诊器移动所引起的摩擦声；放大与低通滤波模块设置有可调电阻P1，实现改变可调电阻P1的阻值以调节声音信号的放大倍数。本发明适用于电子听诊器的麦克风电路能有效地放大生理声音信号的同时，可保证频率特性的稳定性。本发明麦克风电路能抑制因听诊器移动产生的摩擦声。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103490431A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310455987.1
申请日：2013-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于BART算法的配电网电压无功优化方法，BART算法是一种集成预测方法，通过非参数化的贝叶斯回归方法，将累加回归树模型分解成若干弱回归树，并通过集成方法整合成一个集成预测系统；每个弱回归树负责整个集成预测系统中的一小部分，通过弱化单个回归树模型对预测的影响来提高整体集成模型的预测效果。本发明基于对历史样本数据的自学习，在保证电压处于合理控制范围的前提下，使变压器分接头调节和电容器组投切动作尽量少，变压器低压侧电压和无功处于网损较小的理想状态，且优化过程中不需要求解复杂的优化模型，在充分考虑负荷与电压及无功的影响下，对无功进行柔性调节。
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公开(公告)号：CN116343309A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310359905.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/24 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于加权非目标类别的自蒸馏表情识别方法、介质及设备；其中方法是：将待识别的图像输入到特征提取网络中，利用特征提取网络提出表情特征，之后进行表情识别；特征提取网络训练方法为：对训练的原图像分别进行翻转和随机旋转变化；输入到特征提取网络得到对应的特征图和向量；分别计算特征图对应的CAM图构建特征一致损失；利用向量构造交叉熵损失函数；利用向量计算KL散度进行分解以构建自蒸馏损失函数，进而构建总损失函数。该方法从训练原图像的仿射变换出发，通过限制原图像仿射变换前后的CAM图来提升特征的一致性，通过非正比例线性加权非目标类别进行自蒸馏来提升判别的一致性。
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公开(公告)号：CN112801009B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110168280.7
申请日：2021-02-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种基于双流网络的面部情感识别方法、装置、介质及设备；其中方法包括预处理工序、空间特征提取工序、时间相位差特征提取工序、特征融合工序以及时序结果判别工序；预处理工序从视频中检测以及裁剪出人脸所在区域，并抽取关键帧；空间特征提取工序通过卷积神经网络提取面部图片帧的特征向量；时间相位差特征提取工序采用方向可操纵金字塔对相邻帧提取相位差特征向量；特征融合工序将空间特征和时间特征按分配的权重整合，得到用于判别的双流特征向量；时序结果判别工序通过GRU对双流特征向量进行关联和判别，得到量化的面部情感的活跃程度和积极/消极程度。本发明面部情感识别准确率高效，具有良好的识别效果。
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公开(公告)号：CN113225046B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110398280.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 华南理工大学 , 佛山市百步梯医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于数字听诊器的双通道自适应滤波器模型定阶方法，以副通道滤波后信号N2(k)作为输入信号，主通道滤波后信号N1(k)为输出信号，采用相关分析法确定用于数字听诊器的双通道自适应滤波器期望模型的脉冲响应序列G，并基于脉冲响应序列G辨识数字听诊器双通道自适应滤波器期望模型的阶数。本发明具有可有效抑制听诊器膜片低频振荡分量对双通道自适应滤波器期望模型辨识的影响、可避免奇异值突变不明显、不易确定阶次等情况、准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN111400869B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010115365.4
申请日：2020-02-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G21C17/108
Abstract: 本发明提供了一种堆芯中子通量时空演变预测方法、装置、介质及设备，其中，方法为：采集不同堆芯状态的中子通量计算值；制备展开基函数；采集堆芯当前时刻探测器测量值；计算当前时刻的展开系数；分别对每一阶的展开系数进行拟合，得到展开系数随时间的变化函数；对每一阶的展开系数进行外推，得到后序时刻的展开系数外推值；根据展开系数外推值及展开基函数，计算得到后序时刻的中子通量预测结果。本发明可以在当前时刻及前序时刻的堆芯中子通量在线监测结果基础上，实现对后序时刻的堆芯中子通量的预测，分析堆芯中子通量时空演变过程，以保障核反应堆堆芯安全。
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