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公开(公告)号：CN115708670A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211533782.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京邮电大学 , 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明公开了一种基于单导联的多种致痫病理标志物分析的SOZ定位方法。首先，从信号分布和信号能量两个方面来计算单导联的痫性特征，并提出了病理Ripple标准化特征，即区域+10％阈值的标准化Ripple率，以最大限度地减少生理Ripple对定位的干扰；然后，采用Shapley值和假设检验特征选择算法，以避免不相关或冗余特征的干扰。接着，在浅层神经网络分类器上应用注意力机制和焦点损失算法，来克服致痫与非致痫触点不平衡的局限性，从而更好地学习与定位显著相关的特征，实现触点的高敏感度识别。最后，我们将分析得到的触点痫性系数，通过全脑映射的方法显示在磁共振成像图像中，给临床医生提供了可靠且可解释的辅助定位结果，进行更精确的术前评估支持。
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公开(公告)号：CN113499086B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110793239.9
申请日：2021-07-14
Applicant: 北京邮电大学 , 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的HFO自动检测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、阈值初始检测模块、小波变换模块、数据存储模块、端到端双分支融合模型和融合模块，采用两阶段的检测流程，第一阶段设计基于阈值的初始检测模块，得到疑似HFOs候选事件集；第二阶段为综合利用带通信号和时频图像在分辨真、伪HFOs方面的优势，提出将带通信号和经小波变换后的时频图像两种模态的数据作为深度学习模型输入，根据不同的输入分别设计有针对性的骨干网络以提取特征，最后将两个角度的特征进行融合，自动分类真、伪HFOs，提高检测的灵敏度和特异性。
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公开(公告)号：CN111640119A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010273013.1
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像处理方法、处理装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理多模态人体部位影像；对待处理多模态人体部位影像进行预处理，得到预处理后的多模态人体部位影像；将预处理后的多模态人体部位影像，输入预先训练好的基于注意力机制构建的栈式卷积神经网络模型中，得到预处理后的多模态人体部位影像对应的区域分割结果。本发明实施例，能够提升人体不正常区域分割的准确度，满足批量处理人体部位影像不正常区域分割工作的需求，实时性较高，可重复操作性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107769893B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201711043728.2
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种多址接入方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于无线通信技术领域，所述方法包括：将经过信道编码后的多个用户的比特流分别映射到不同的多维星座上，得到各比特流对应的多维星座点；对多维星座点进行相位旋转，得到相位旋转后的多维星座点；根据表示资源节点和用户对应关系的映射矩阵，将相位旋转后的多维星座点映射为各比特流对应的码字；按照预先建立的排列矩阵对各比特流对应的码字的非零元素所对应的多维星座的维度进行排列，得到传输码字，传输码字中所有资源节点对应的用户层之间维度的欧式距离和最大。本发明实施例可以提高每一资源节点上接收机初始化信息的质量。
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公开(公告)号：CN107295597B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710630230.X
申请日：2017-07-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种自适应分簇路由方法、装置及电子设备，该方法包括：对基站通信范围内的所有节点进行分簇，得到基站通信范围内的簇区，获取簇区的第一节点在当前轮开始时的剩余能量，预估第一节点作为簇头节点的第一能量消耗和作为成员节点的第二能量消耗，根据第一能量消耗、第二能量消耗以及在当前轮开始时的剩余能量，计算第一节点的簇头门限值，获取第一节点生成的随机数，并判断第一节点生成的随机数是否小于簇头门限值，在第一节点生成的随机数小于簇头门限值时，选择第一节点作为在当前轮的簇头节点。通过本发明实施例，可以选择剩余能量最优的节点作为簇头节点，平衡节点间能量消耗，保证整个网络的稳定，延长整个网络的生存时间。
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公开(公告)号：CN108900454A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810689793.0
申请日：2018-06-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置，属于无线通讯技术领域。所述方法包括：获取第一待检信号的星座图数据，和预先存储的对应于预设的第一干扰设备的第一备选合成星座序列；通过预先存储的特征提取算法，根据所述第一备选合成星座序列和所述星座图数据，确定所述第一待检信号的第一特征向量；根据预先存储的特征映射算法和所述第一特征向量，确定所述第一特征向量对应的第二特征向量；通过所述第二特征向量、预先存储的所述第一待检信号的特征元素以及预先存储的分类模型，确定所述第一干扰设备的调制方式。采用本发明，可以提高低信噪比场景中的盲检准确率。
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公开(公告)号：CN108764314A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810475821.9
申请日：2018-05-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种结构化数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，结构化数据分类方法包括：获取待分类结构化数据；将所述待分类结构化数据输入预先训练得到的卷积神经网络模型，得到所述待分类结构化数据的分类结果，其中，所述卷积神经网络模型包括全连接层及卷积神经子网络，所述全连接层为所述卷积神经网络模型中的第一层。通过本方案可以提高卷积神经网络模型对结构化数据分类的准确率。
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公开(公告)号：CN104168030B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201410334648.2
申请日：2014-07-14
Applicant: 北京邮电大学 , 罗德与施瓦茨(中国)科技有限公司
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及一种基于本原域循环群两个生成元的LDPC码构造方法，该方法利用本原域循环群中的两个生成元构造了一个唯一标识一类LDPC码的基矩阵，对此矩阵进行扩展、取分块子矩阵等操作，可得到校验矩阵，其零空间给出一类具有循环特性的二元或者多元域上的规则LDPC码。此类LDPC码兼有随机LDPC码和结构LDPC码的优点：既保证误码性能相仿于设计优异的随机LDPC码，又保留结构LDPC码在硬件实现中的低复杂度和快速收敛、低误码平台等译码性能。上述方法可广泛应用于通信系统中的信道编码中。
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