公开(公告)号：CN109410194A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811222572.9

申请日：2018-10-19

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 葛菁 ,  武鲁 ,  赵志刚 ,  王迪 ,  李娜

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明的基于深度学习的食管癌病理图像处理方法，包括：a).病理切片扫描；b).圈注上皮区类型，将上皮区的正常区域、低级别和高级别癌前病变区域圈注出来；c).图像预处理，获取上皮小图像；d).卷积神经网络将每个上皮小图像沿其纵向均分为n个图像块，对每个图像块进行特征提取；e).长短期记忆网络LSTM，获取上皮小图像的特征向量；f).分类器分类；g).模型建立和调优，h).准确率计算。本发明的食管癌病理图像处理方法，经CNN、LSTM网络和分类器的处理后，获取每个上皮小图像为正常、低级别和高级别癌前病变类型的概率，为病理科食管癌全切片的科学利用提供了一种行之有效的数字图像处理方法，有益效果显著，适于应用推广。

公开(公告)号：CN109410115A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811284175.4

申请日：2018-10-31

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 李娜 ,  李士锋 ,  赵志刚 ,  赵彦玲 ,  刘广起 ,  魏立恒

IPC: G06T1/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明的基于SIFT特征点的自适应容量图像盲水印嵌入与提取方法，在水印嵌入过程中，利用两个二值伪随机序列k1、k2，在不含有SIFT特征点的图像子块的离散余弦变换系数中嵌入水印；在水印的提取过程中，计算不含有SIFT特征点的图像子块的离散余弦变换系数与序列k1、k2的相关系数，并根据相关系数的大小确定出水印相应位的值，以提取水印。本发明的水印嵌入与提取方法，具有较强的鲁棒性，即使图像在遭受诸如中值滤波、维纳滤波、高斯滤波、剪切或压缩等攻击后，仍旧可以提取出与原始水印相似度极高的水印，使其可应用在数字媒体发布、数字信息版权认证、数字司法取证等场景。

公开(公告)号：CN118864916A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410238974.7

申请日：2024-08-05

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  山东大学齐鲁医院

Inventor： 王迪 ,  李娜 ,  于德新 ,  葛菁 ,  左立平 ,  田堂斌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明的基于卷积神经网络的肺部CT影像衰老评估方法，包括模型构建与训练部分、分类器部分和模型评估部分，模型构建与训练部分首先以健康人群的肺部CT影像建立数据集，并根据健康人群的年龄段对CT影像进行分类，然后对图像进行增强处理和对类别标签进行编码处理，最后建立卷积神经网络模型；分类器部分采用Softmax函数，经过分类器分类，得到输入图像判别为各个衰老程度的概率，并以最高概率对应的年龄段作为CT影像的衰老结果。本发明的基于卷积神经网络的肺部CT影像衰老评估方法，以一种更加客观与快速的方式，实现有效的肺部CT影像评估，在减少人工评估工作量的同时，也减轻人工评估的主观意向对最终诊断结果的影响。

公开(公告)号：CN109410115B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201811284175.4

申请日：2018-10-31

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 李娜 ,  李士锋 ,  赵志刚 ,  赵彦玲 ,  刘广起 ,  魏立恒

IPC: G06T1/00 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明的基于SIFT特征点的自适应容量图像盲水印嵌入与提取方法，在水印嵌入过程中，利用两个二值伪随机序列k1、k2，在不含有SIFT特征点的图像子块的离散余弦变换系数中嵌入水印；在水印的提取过程中，计算不含有SIFT特征点的图像子块的离散余弦变换系数与序列k1、k2的相关系数，并根据相关系数的大小确定出水印相应位的值，以提取水印。本发明的水印嵌入与提取方法，具有较强的鲁棒性，即使图像在遭受诸如中值滤波、维纳滤波、高斯滤波、剪切或压缩等攻击后，仍旧可以提取出与原始水印相似度极高的水印，使其可应用在数字媒体发布、数字信息版权认证、数字司法取证等场景。

公开(公告)号：CN111000553B

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN201911395467.X

申请日：2019-12-30

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 王迪 ,  武鲁 ,  葛菁 ,  赵志刚 ,  霍吉东 ,  李响 ,  李娜

IPC: A61B5/346

Abstract: 本发明的基于投票集成学习的心电数据智能分类方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：a).数据预处理；b).建立logistic回归模型；c).建立决策树模型；d).建立一个支持向量机；e).建立朴素贝叶斯模型；f).建立神经元模型；g).建立k邻近模型；h).模型集成，最终获得一个正确率不低于80%的模型，效果优于步骤b)至步骤g)中建立的单个模型。本发明的心电数据智能分类方法，首先从ccdd中获取足够数量的数据，将其分为训练集和测试集，然后建立各类模型，最后，获得一个正确率不低于80%的模型，可实现对“正常、房颤、房性早搏、偶发房性早搏、频发房性早搏、房性心动过速、房颤伴快速心室率”进行智能识别分类，实现心血管疾病的早发现、早治疗。

公开(公告)号：CN114937032A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210740555.4

申请日：2022-06-28

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 葛菁 ,  李娜 ,  王迪 ,  郭莹 ,  李丽君 ,  卢晶晶

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/22 ,  G06V10/40 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明的基于染色分离的病理切片颜色相关质量评估方法，包括图像预处理步骤、特征提取步骤和分类步骤，图像预处理步骤包括：首先将病理切片图像中的组织区域提取出来，然后去除组织区域中影响颜色质量的红细胞区域和无组织区域，只保留经过H&E染色后着色的组织区域；特征提取步骤为对经过预处理之后的组织区域进行特征提取。本发明评估方法，首先对图像进行去除中心的空白区域、去除周边的空白区域以及去除组织区域图像中红细胞区域的处理；然后通过获取13个特征向量，然后输入机器学习模型进行分类，所获取的机器学习模型能够有效从客观条件对切片的颜色质量进行评估分类，降低人工评估的主观意向，并减少人工评估的工作量。

公开(公告)号：CN112965797B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202110244427.6

申请日：2021-03-05

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 陈静 ,  杜甜甜 ,  李娜 ,  郭莹 ,  肖恭翼 ,  王筠

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明的Kubernetes环境下面向复杂任务的组合优先级调度方法具体通过以下步骤来实现：a).计算每组任务的实际并行度；b).获取任务关键程度；c).获取用户优先级；d).获取用户的动态优先级；e).计算任务紧急程度；f).并行度和紧急程度的归一化处理；g).求优先级数值；h).pod排序和调度。本发明的组合优先级调度方法，由于在设置优先级时考虑到了任务并行性，可以避免其他任务提前占用节点资源导致并行任务无法获得资源而造成的任务执行失败问题。其次，在设置优先级时考虑到了任务紧急程度，可以保证紧急任务在节点资源不足时对非紧急任务所占用的资源进行抢占，从而成功执行紧急任务。

公开(公告)号：CN108536794A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810281245.4

申请日：2018-04-02

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  山东省公安厅

Inventor： 李娜 ,  杨美红 ,  李士锋 ,  曾云辉 ,  赵志刚 ,  葛菁 ,  孙占全

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明的符合泊松分布的有序多分类变量的数据规格化方法，设数据样本的属性A符合泊松分布，属性A的m个类别经自然编码后的原始值分别为v1、v2、…、vm，vi、vj∈Z且vi≠vj，1≤i≤m,1≤j≤m，样本中属性A的总数量记为N，属性A中类别k下的数量记为nk；有序多分类变量的属性A规格化后的数据值v′k通过公式(1)进行求取：其中，1≤k≤m， 为属性A中m个类别原始值的均值，其通过如下公式进行求取。本发明的数据规格化方法，使得处理后的变量可应用在如神经网络、最近邻分类、聚类等基于对象距离的挖掘算法中，有益效果显著，适于应用推广。

公开(公告)号：CN119105385B

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411561824.6

申请日：2024-11-05

Applicant: 齐鲁理工学院 ,  齐鲁工业大学(山东省科学院)

Inventor： 金小峥 ,  侯宇涵 ,  袁东风 ,  李娜 ,  程盈盈 ,  李霄剑

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明提出了一种操作机器人固定时间抗干扰控制方法及系统，属于机器人控制技术领域；通过构建操作机器人动力学模型，利用坐标变换将动力学模型转换为二阶动态模型；基于第一阶系统虚拟控制信号设计鲁棒精确微分器并获取第二阶系统跟踪轨迹参考信号和操作机器人的跟踪误差信号；针对第一阶系统设计第一虚拟补偿信号并构建第一误差方程，根据第一误差方程设计第一阶系统虚拟固定时间控制策略；针对第二阶系统设计第二虚拟补偿信号并构建第二误差方程；构建ELM网络，根据第二误差方程和ELM网络的输出信号设计第二阶系统固定时间控制策略。本发明能够确保轨迹跟踪不受非线性动态的影响，在固定时间内实现轨迹跟踪。

公开(公告)号：CN116541508A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310491485.8

申请日：2023-04-26

Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院)

Inventor： 李新栋 ,  李娜 ,  刘凯旋 ,  陈颖

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/36 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明涉及新闻热点监测技术领域，提供了一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法及系统，包括：计算不同新闻事件之间的相关程度，以两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并计算每个新闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。有助于深入了解新闻报道中热点新闻事件与其他新闻事件之间的联系和影响。