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公开(公告)号：CN118948293A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411056546.9
申请日：2024-08-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法，涉及一种心电图生成方法，为了解决现有的心电图生成方法生成的心电图信号存在数据不平衡、隐私保护性差以及无法生成特定病理信号的问题。本发明对将心电图语义标签作为条件输入，同时输入噪声以及扩散时间步至深度生成模型，生成心电图；所述深度生成模型以扩散模型作为整体架构，并引入了转换器模型以学习心电图信号中的长期依赖关系，同时引入了语义心电图批量归一化模块以精确学习局部ECG语义特征。有益效果为生成的心电图信号可以精确遵循提供的心电图语义信息，定制出具有真实生理意义的心电图，可以改善数据不平衡问题、隐私保护性强。
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公开(公告)号：CN116863991A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310841279.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种基于动作电位对细胞离子通道特性的预测方法，涉及一种离子通道特性的预测方法，为了解决目前在研究异常离子通道对细胞影响时，所得到的动作电位和离子通道特性不相匹配的问题。本发明基于离子通道数据对真实细胞的电生理系统进行建模，获得多个离子通道特性曲线以及与多个离子通道特性曲线一一对应的动作电位；利用神经网络，将动作电位作为输入，离子通道特性作为输出，进行训练，得到神经网络模型；利用得到的神经网络模型完成对离子通道特性的预测。有益效果为在记录到动作电位的同时，可以得到与之对应的离子通道特性成为可能，避免了原数据采集中所需高技术的操作流程；同时所得到的动作电位和离子通道特性高度匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116863991B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310841279.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种基于动作电位对细胞离子通道特性的预测方法，涉及一种离子通道特性的预测方法，为了解决目前在研究异常离子通道对细胞影响时，所得到的动作电位和离子通道特性不相匹配的问题。本发明基于离子通道数据对真实细胞的电生理系统进行建模，获得多个离子通道特性曲线以及与多个离子通道特性曲线一一对应的动作电位；利用神经网络，将动作电位作为输入，离子通道特性作为输出，进行训练，得到神经网络模型；利用得到的神经网络模型完成对离子通道特性的预测。有益效果为在记录到动作电位的同时，可以得到与之对应的离子通道特性成为可能，避免了原数据采集中所需高技术的操作流程；同时所得到的动作电位和离子通道特性高度匹配。
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公开(公告)号：CN114912294B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210666063.5
申请日：2022-06-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种基于CUDA并行的三维心脏电生理仿真系统及方法，涉及一种心脏电生理仿真技术，为了解决现有的三维心脏电生理仿真计算量大以及仿真时间长的问题。本发明的心脏组织初始化仿真模块构造出心脏组织模型，并完成每个细胞对象中离子电流的初始值的计算；电刺激模块确定所有的细胞是否应该接受电刺激，并确定细胞接受电刺激的时间长度以及电刺激的电流强度；单细胞仿真模块确定细胞在一个仿真步长内的动态电位值以及各种离子的当前离子电流值；组织仿真模块确定电信号在心脏组织模型中的多细胞间传导的动态电位值；结果输出模块输出心脏组织模型中任一细胞在任一仿真时刻对应的离子电流值和动作电位值。有益效果为对于较大细胞规模的仿真用时明显减小。
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公开(公告)号：CN113221941A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110300345.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种自适应对称图信息传播的鉴别回归分类方法，模型训练步骤包括：步骤1：采用范数归一化对训练数据进行预处理；步骤2：通过交替迭代优化得到回归分类模型的投影矩阵；测试数据分类步骤包括：步骤一：采用范数归一化策略对测试数据和训练数据进行预处理；步骤二：依据训练数据训练得到的投影矩阵，将训练数据集和测试数据投影到目标子空间；步骤三：计算投影后的测试数据与训练数据的欧式距离，然后依据该欧式距离得到测试数据的分类结果。本发明的有益效果：本发明引入自适应鉴别标签学习技术，根据数据给定的不灵活的标签信息自适应得到更灵活、更具鉴别力的标签矩阵，同时在自适应相似图挖掘和图信息扩散保持约束下，得到更具鉴别力的分类投影矩阵，进而获得更高的分类精度。
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公开(公告)号：CN114912294A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210666063.5
申请日：2022-06-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种基于CUDA并行的三维心脏电生理仿真系统及方法，涉及一种心脏电生理仿真技术，为了解决现有的三维心脏电生理仿真计算量大以及仿真时间长的问题。本发明的心脏组织初始化仿真模块构造出心脏组织模型，并完成每个细胞对象中离子电流的初始值的计算；电刺激模块确定所有的细胞是否应该接受电刺激，并确定细胞接受电刺激的时间长度以及电刺激的电流强度；单细胞仿真模块确定细胞在一个仿真步长内的动态电位值以及各种离子的当前离子电流值；组织仿真模块确定电信号在心脏组织模型中的多细胞间传导的动态电位值；结果输出模块输出心脏组织模型中任一细胞在任一仿真时刻对应的离子电流值和动作电位值。有益效果为对于较大细胞规模的仿真用时明显减小。
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公开(公告)号：CN113221941B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110300345.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F18/2413 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种自适应对称图信息传播的鉴别回归分类方法，模型训练步骤包括：步骤1：采用范数归一化对训练数据进行预处理；步骤2：通过交替迭代优化得到回归分类模型的投影矩阵；测试数据分类步骤包括：步骤一：采用范数归一化策略对测试数据和训练数据进行预处理；步骤二：依据训练数据训练得到的投影矩阵，将训练数据集和测试数据投影到目标子空间；步骤三：计算投影后的测试数据与训练数据的欧式距离，然后依据该欧式距离得到测试数据的分类结果。本发明的有益效果：本发明引入自适应鉴别标签学习技术，根据数据给定的不灵活的标签信息自适应得到更灵活、更具鉴别力的标签矩阵，同时在自适应相似图挖掘和图信息扩散保持约束下，得到更具鉴别力的分类投影矩阵，进而获得更高的分类精度。
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