公开(公告)号：CN117204864A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311175027.X

申请日：2023-09-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 谢昀臻 ,  马玉良 ,  赵梓凯 ,  高云园 ,  佘青山 ,  罗志增

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督对比学习的情绪脑电分类方法，包括以下步骤：步骤1、对脑电数据进行预处理，并进行数据归一化，再划分为训练集和测试集，并将脑电信号数据按1s的分段划分，作为输入。步骤2、构建预训练框架模块。步骤3、使用没有标签的脑电数据进行自监督对比预训练。步骤4、保留预训练过程中的编码器部分，在其输出连接一个多次感知机，构建一维CNN分类器。步骤5、使用带标签的数据，对构建的一维CNN分类器进行训练，得到所需的分类网络，该方法可以有效地对情绪脑电信号进行分类，最高识别准确率可达到93、77％，并且也可以微调到其他下游任务。

公开(公告)号：CN117011314A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311041432.2

申请日：2023-08-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 邹永康 ,  马玉良 ,  赵梓凯 ,  佘青山 ,  席旭刚

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度非局部注意力机制的视网膜血管分割方法，属于图像处理领域，该方法首先确定训练集和测试集，并进行预处理。其次构建多尺度特征提取模块、混合编码模块、多尺度非局部注意力模块和解码模块，视网膜血管分割网络模型。最后对视网膜血管分割网络模型进行训练，得到所需的分割网络，并将测试集输入训练后的视网膜血管分割网络模型，得到分割后的图像。本发明使模型能够更加关注血管区域的重要特征，可以捕捉到传统卷积丢失的长距离信息并取得更准确的分割结果。