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公开(公告)号：CN116013449A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310273797.1
申请日：2023-03-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种融合临床信息与磁共振图像的心肌病预后辅助预测方法，所述方法首先采用Relief特征选择算法进行临床指标的筛选，然后将筛选出的临床指标与心脏MRI图像进行特征融合，构建预测神经网络模型MM‑Net包括两个独立的特征提取分支：临床特征分支和图像特征分支，分别进行临床指标和心脏MRI图像的特征提取，最后将两个分支分别提取的高维特征信息进行融合处理，输出最终的心脏MRI图像分类结果，辅助预测扩张型心肌病患者是否发生严重的预后事件。实验结果表明，本发明的辅助预测方法在引入临床指标后，辅助预测的各项指标均有提高，采用的特征层融合策略表现也有优异的表现。
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公开(公告)号：CN115810398A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211696499.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的TF‑DNA结合识别方法，包括：S1：获得人类常见组织的五种与转录因子结合相关的原始数据；S2：对多种数据进行预处理；S3：对预处理后的原始数据中的DNA序列数据进行数据编码处理；S4：对预处理后的原始数据中的其他数据进行归一化处理；S5：利用多特征融合的自注意力机制和卷积神经网络对编码后的DNA序列数据和归一化后的数据进行全局依赖提取、特征提取和特征融合，得到整体特征映射组合；S6：根据整体特征映射组合，对多特征融合的TF‑DNA结合识别模型进行训练，得到训练后的多特征融合的TF‑DNA结合识别模型；S7：利用训练后的多特征融合的TF‑DNA结合识别模型对待识别数据进行识别。
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公开(公告)号：CN115154827A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210936570.6
申请日：2022-08-05
IPC: A61M21/00
Abstract: 本发明属于人机交互技术领域，公开了一种用于自闭症儿童眼神交流的智能穿戴装置、方法及系统，设置有：红外信号处理及智能显示装置；红外信号处理及智能显示模块通过固定黏胶剂固定于可穿戴装置的特定位置。红外信号处理及智能显示装置设置有：显示装置本体；显示装置本体前端的一侧设置有红外线发射器；显示装置本体前端的另一侧设置有红外线接收器；红外线发射器与所述红外线接收器中间设置有LED显示屏；显示装置本体后端上部位置设置有Arduinonano开发板；Arduinonano开发板下方并排设置有3个1.5V的纽扣电池。本发明提供了一种帮助自闭症儿童眼神交流的可穿戴智能面具，对自闭症儿童的社交有一定的促进作用。
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公开(公告)号：CN109063710B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201810907208.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及图像分割领域中的鼻咽部肿瘤图像分割技术，具体的说是一种基于多尺度特征金字塔的3D CNN鼻咽癌分割方法。针对训练样本，需要由有经验的放射科肿瘤医师对若干鼻咽癌病例进行标注，使用整个三维MRI图像建立数据集，并对数据集进行一定的预处理，然后用网络对训练数据集进行训练，取得高精度的分割模型。对于新的病例，可以用该分割模型分割其MRI图像。相对传统的方法，除了训练阶段需要人工标注外，其余部分均可实现自动处理，大大降低对于有经验医师的需求，且与五种主流网络对比能取得较高的精度。
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公开(公告)号：CN114494953A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210064202.7
申请日：2022-01-20
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种针对不平衡数据的多任务学习AI换脸视频检测方法，利用多任务学习将帧级检测和视频级检测方法组合成一个协作网络，同时利用了帧级检测和视频级检测方法的优势，弥补了各自的缺陷，可以同时对单独的伪造帧和整个视频进行综合检测，提高了检测准确率。针对实际数据存在不平衡的问题，引入一种WMW的损失函数，可以直接优化模型AUC数值，使得AUC数值最大化，最大程度减少不平衡数据集带来的不利影响，对来自不通数据集的视频和面对不同程度的不平衡数据方法都表现出良好的稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112686822A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011607204.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于堆叠生成对抗网络的图像补全方法，网络结构主要由三个堆叠的生成器网络层组成。首先将蒙版图像裁剪成多个图像块，以便网络就可以提取出不同图像块的特征；然后，本发明将补全的多图像块结果放入下一层的生成器中，以进一步补全图像；最后，将不同块的补全结果应用于一整块掩模图像上，得到最终的补全输出。从粗到细的补全作业，充分利用卷积神经网络提取的高层语义信息。并且通过图像块鉴别器来区分生成图像图像和原始图像的真假。实验结果表明，本发明方法能够对具有不规则掩模的图像生成高质量的补全结果，补全的结果更逼近原始图像。
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公开(公告)号：CN107242873B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710541557.X
申请日：2017-07-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于功能磁共振心理生理交互的脑网络构建方法，包括采集任务状态下的功能磁共振数据，并对其进行时间层校正、头动校正和减少运动伪影等预处理，基于预处理后的功能磁共振数据构建大脑认知决策的PPI模型，通过PPI模型得到与任务参数相关的脑区活性成分，从而构建与任务参数相关的脑网络，本发明采用PPI方法提取与任务参数交互作用的所有脑区BOLD信号，解决了传统脑网络构建技术中存在的不能结合任务参数构建脑网络的不足，为反映任务状态和功能磁共振脑信号交互的脑网络提供更有效的生理意义。
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公开(公告)号：CN108829661B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201810439150.0
申请日：2018-05-09
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都智睿通拓科技有限公司
IPC: G06F40/258 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊匹配的新闻主体名称提取方法，其包括：采集大量的领域新闻；对采集到的新闻进行人工标注，筛选出与领域相关具有新闻主体的新闻；使用分词工具对新闻进行分词；使用词嵌入工具在全量的新闻数据上做训练，得到词嵌入矩阵，从而将每一篇新闻表示为一个词嵌入向量；使用主体列表构建知识图谱；将知识图谱中每个节点的主体名称分词后做各种拆分组合，然后将拆分组合的结果用词嵌入向量表示；计算词嵌入相似度，取所有主体中与新闻词嵌入向量相似度得分最高的主体名称作为该新闻提取的主体名称。本发明能够有效地克服基于精确匹配对非标准化主体简称识别的缺陷，此外，本发明还能够适应更多的场景，匹配准确度更高。
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公开(公告)号：CN109993109A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910248870.3
申请日：2019-03-29
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像文字识别方法，涉及图像识别技术领域。该图像文字识别方法包括以下步骤：步骤S1、采集多张带有文字的自然场景图像信息；步骤S2、将采集到的自然场景图像信息的文字区域进行人工标注，以得到标签数据，并将标签数据进行预处理得到图像数据；步骤S3、建立基于卷积的多层多尺度神经网络，将所述图像数据输入至所述多层多尺度神经网络进行训练；步骤S4、采集待识别的自然场景图像信息并进行预处理得到待处理图像数据，将待处理图像数据输入至训练后的所述多层多尺度神经网络中，通过所述多层多尺度神经网络自动识别并输出所述待识别的自然场景图像信息中的文字信息。本发明可以实现自动快速的识别自然场景图像中的文字。
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公开(公告)号：CN109284376A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811049800.7
申请日：2018-09-10
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于领域自适应的跨领域新闻数据情感分析方法，将来自各个不同领域的新闻数据及映射到一个共同的潜空间中，使来自不同领域的新闻数据在所述潜空间中由一组共同的抽象特征表达，从而实现不同领域间的自适应；将新闻数据对应的情感标签也映射到所述潜空间中，使不同的情感标签在潜空间中距离的最大化，并且使新闻数据与其对应标签之间的距离最小化，由此增大分类器的决策边界；在所述潜空间中，基于所有领域的新闻数据建立一个分类器，然后通过建立的分类器对新的新闻文本数据进行情感分析。本发明通过领域自适应的方法，为不同领域的新闻找到一个有效的共同特征表达，实现跨领域信息融合，提高信息的利用率，节约时间及人力成本。
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