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公开(公告)号：CN117291941A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311329962.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于边界和中心点特征辅助的细胞核分割方法，涉及医学图像处理领域，通过编码器和解码器网络实现训练，使得训练后的网络能够从病理图像中找到细胞核的边界、中心点、细胞核这些外观特征，实现了由点到线再到面的特征约束，通过设计特定的中心点损失函数与边界加权模块bwm,保证了输入图片信息的完整性，提高了对细胞核分割的准确性。同时借助计算机视觉和图像处理技术，可以实现自动化的细胞核分割，大大提高了分割的准确性和效率。既可以节省人力资源，也加快研究和诊断的进程。
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公开(公告)号：CN113440149B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110784950.8
申请日：2021-07-12
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于心电信号识别技术领域，具体地涉及一种基于十二导联心电数据二维化的多输入残差神经网络的ECG信号分类方法，包括获取标准十二导联数据、去噪、导联切片、二维化、归一化、扩充维度、二维卷积块、特征合并、利用softmax得到预测的每一类概率、输出结果等步骤。本发明同时对十二导联进行学习，既学习导联内的特征，也学习不同导联之间的特征，最大化的利用ECG信息；使用二维卷积的方式对多导联一维信号序列进行卷积获取特征，高效利用计算资源；使用多输入残差神经网络自动提取十二导联ECG信号的特征和人工特征相结合的方式进行学习，提高了在心房颤动、阻塞两个亚类别异常分类的准确性。
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公开(公告)号：CN116129143A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310100687.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法，属于医学影像边缘轮廓提取技术领域，科学有效的捕获了CTA影像轮廓细节信息，自动学习不同的特征权重，强化目标区域特征，又将不同分辨率的特征图转换为高分辨率特征图并融合，提高CTA影像轮廓清晰度，保证了信息的完整性。该网络结构并没有增加网络的横向深度，而是纵向扩展了网络，增加了模型的非线性，降低了相邻像素点的相关性，更有利于清晰边缘的提取。
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公开(公告)号：CN114780866A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210376638.X
申请日：2022-04-11
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于时空上下文兴趣学习模型的个性化智能推荐方法，使用图神经网络建模用户历史签到行为序列，通过创新图消息传播与聚合的拉普拉斯范数，融合兴趣点之间的交互关联性及空间关联性来获取兴趣点的高阶特征表示。同时编码日模式创新性的获取到了用户的长期兴趣，并使用长短期记忆网络捕获用户短期行为模式作为短期兴趣，通过层间注意力获取长短期兴趣。在此基础上进行候选兴趣点的概率计算作为推荐依据。通过图卷积的方式提高了兴趣点的特征提取效果，充分利用时空上下文挖掘用户的兴趣，以此进行推荐提高准确率，解决用户的出行需求。
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公开(公告)号：CN113705498B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111024200.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/20 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于分布传播图网络的车轮滑转状态预测方法，利用车辙图像对车轮滑转状态进行估计，能够有效利用视觉传感器获取的信息，避免了安装其他传感器造成的成本上升；利用深度学习完成视觉图像特征的提取，降低了传统图像处理特征工程的计算开销，采用分布传播图神经网络进行预测，解决了滑转状态下车辙图像样本数量少的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111738306B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010487922.5
申请日：2020-06-01
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法，通过针对多视图图像，使用块卷积层在视图特征的提取过程中挖掘视图之间的内在联系。根据每个视图特征与最大视图池化后的特征之间的余弦相似度来给每个视图分配不同的权重，利用了视图特征之间区分性，得到更有区分性的模型特征。在生成损失函数时不仅考虑了模型特征还考虑了视图特征，可以更好约束网络进行学习。该基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法在相关的三维模型检索数据集中达到了优良的性能。
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公开(公告)号：CN113342904B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110354107.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东科技大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2458 , G06Q50/10
Abstract: 一种基于企业特征传播的企业服务推荐方法，利用企业特征间关联的知识图谱，利用目标服务对交互记录中的企业进行特征传播，自动挖掘企业关联路径，刻画出企业之间关联特征，与企业特征结合，利用新的损失函数结合深度学习得到企业与服务的交互概率，能够解决通用框架仅使用交互数据以及基本信息而偏离企业间关系而导致的推荐效果不好等问题，实现对企业的服务方案精准推荐。通过对企业间关系自动挖掘，发现企业间关联路径，及企业特征进行交互预测评分，通过目标服务对交互记录中企业的特征传播以及交互框架，来解决企业对服务方案选择困难的问题。
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公开(公告)号：CN113440149A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110784950.8
申请日：2021-07-12
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于心电信号识别技术领域，具体地涉及一种基于十二导联心电数据二维化的多输入残差神经网络的ECG信号分类方法，包括获取标准十二导联数据、去噪、导联切片、二维化、归一化、扩充维度、二维卷积块、特征合并、利用softmax得到预测的每一类概率、输出结果等步骤。本发明同时对十二导联进行学习，既学习导联内的特征，也学习不同导联之间的特征，最大化的利用ECG信息；使用二维卷积的方式对多导联一维信号序列进行卷积获取特征，高效利用计算资源；使用多输入残差神经网络自动提取十二导联ECG信号的特征和人工特征相结合的方式进行学习，提高了在心房颤动、阻塞两个亚类别异常分类的准确性。
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公开(公告)号：CN110324137B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910713712.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明属于自动控制方法技术领域，具体涉及一种具有线性平衡点的分数阶隐藏混沌系统；提出了一种新的分数阶混沌系统，产生一种具有隐藏的混沌吸引子的分数阶混沌系统，并设计了混沌系统的有限时间同步方法和组合同步方法；该系统丰富了具有隐藏吸引子的分数阶混沌系统的多样性；根据有限时间稳定性理论，实现了具有隐吸引子的分数阶混沌系统的有限时间同步；为其它分数阶混沌系统的有限时间稳定性提供了参考；提出了分数阶混沌系统的组合同步方法，由于组合同步在信息传输应用中的天然优势和分数阶系统的复杂性，它在实现安全通信方面将比许多其他类型的同步和整数阶混沌系统具有更高的安全性。
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公开(公告)号：CN111835360B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010677703.3
申请日：2020-07-14
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H03M7/30
Abstract: 一种基于基追踪去噪的稀疏信号重构方法，通过压缩感知的重构性能对噪声非常敏感，即噪声的引入会大大降低压缩感知的重构性能，通过基追踪降噪，实现了心电信号噪声的滤除和信号的重构。通过数值最优化算法准确重构出原始信号，得到了原有的波峰波谷信息，利用了心电信号的稀疏性特点重构了原有的心电信号，并有效的去除了噪声，保证了心电信号的真实性。
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