-
公开(公告)号：CN110477906B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910793288.5
申请日：2019-08-26
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: A61B5/366
Abstract: 本发明公开了一种心电信号QRS波起止点定位方法，引进了改进的基于幅值和斜率的R波识别技术、改进的基于Douglas‑Peucker算法的多边形近似理论和自适应门限阈值理论，解决现有技术在ECG形态改变和较高噪声情况下定位QRS波群起止点准确性不高的问题，QRS波群形态越复杂，本发明保留的QRS波群候选起始点和终止点数越多。除去起始点和终止点，其他候选点提供了Q峰和S峰位置信息。特别是当QRS波群出现R’和S’等多峰的情况，本发明也能识别并定位。本发明的这一优势是其他方法不具备的。
-
公开(公告)号：CN110993020B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201911064153.1
申请日：2019-11-01
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明提供一种miRNA海绵互作对的识别方法，涉及基因识别技术领域。该miRNA海绵互作对的识别方法包括：获取样本的海绵基因表达矩阵、靶基因表达矩阵以及miRNA表达矩阵。并计算匹配样本的海绵基因和靶基因的miRNA海绵互作对识别参数。若匹配样本的海绵基因和靶基因的miRNA海绵互作对识别参数符合预设条件，则确认匹配样本的海绵基因和靶基因为miRNA海绵互作对。由于在计算miRNA海绵互作对识别参数融合了异构数据源，并且在确定miRNA海绵互作对时，是基于miRNA的竞争机制来衡量miRNA海绵之间的竞争强度，来识别miRNA海绵之间的非线性相关关系，进而确定miRNA海绵互作对，实现了时间复杂度适当，且能识别miRNA海绵之间的非线性相关关系。
-
公开(公告)号：CN110993020A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911064153.1
申请日：2019-11-01
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明提供一种miRNA海绵互作对的识别方法，涉及基因识别技术领域。该miRNA海绵互作对的识别方法包括：获取样本的海绵基因表达矩阵、靶基因表达矩阵以及miRNA表达矩阵。并计算匹配样本的海绵基因和靶基因的miRNA海绵互作对识别参数。若匹配样本的海绵基因和靶基因的miRNA海绵互作对识别参数符合预设条件，则确认匹配样本的海绵基因和靶基因为miRNA海绵互作对。由于在计算miRNA海绵互作对识别参数融合了异构数据源，并且在确定miRNA海绵互作对时，是基于miRNA的竞争机制来衡量miRNA海绵之间的竞争强度，来识别miRNA海绵之间的非线性相关关系，进而确定miRNA海绵互作对，实现了时间复杂度适当，且能识别miRNA海绵之间的非线性相关关系。
-
公开(公告)号：CN110477906A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910793288.5
申请日：2019-08-26
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: A61B5/0472
Abstract: 本发明公开了一种心电信号QRS波起止点定位方法，引进了改进的基于幅值和斜率的R波识别技术、改进的基于Douglas-Peucker算法的多边形近似理论和自适应门限阈值理论，解决现有技术在ECG形态改变和较高噪声情况下定位QRS波群起止点准确性不高的问题，QRS波群形态越复杂，本发明保留的QRS波群候选起始点和终止点数越多。除去起始点和终止点，其他候选点提供了Q峰和S峰位置信息。特别是当QRS波群出现R’和S’等多峰的情况，本发明也能识别并定位。本发明的这一优势是其他方法不具备的。
-
公开(公告)号：CN111028887B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201911229601.9
申请日：2019-12-04
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明提供了一种ncRNA协同竞争网络识别方法和装置，涉及基因识别技术领域。在本发明中，通过获取目标疾病类型匹配样本的ncRNA和mRNA表达谱数据，并根据ncRNA和mRNA表达谱数据、以及预设的ncRNA‑mRNA竞争关系数据，确定ncRNA和mRNA表达谱数据中满足预设条件的两个ncRNA组成的ncRNA‑ncRNA配对为协同竞争关系对，可以实现通过对ncRNA‑ncRNA协同竞争关系对进行识别，识别出多个ncRNA协同与靶基因mRNA竞争所构成的ncRNA协同竞争网络，进而可以为癌症等人类复杂疾病在临床上的诊断和靶向治疗提供参考。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111028887A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911229601.9
申请日：2019-12-04
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明提供了一种ncRNA协同竞争网络识别方法和装置，涉及基因识别技术领域。在本发明中，通过获取目标疾病类型匹配样本的ncRNA和mRNA表达谱数据，并根据ncRNA和mRNA表达谱数据、以及预设的ncRNA-mRNA竞争关系数据，确定ncRNA和mRNA表达谱数据中满足预设条件的两个ncRNA组成的ncRNA-ncRNA配对为协同竞争关系对，可以实现通过对ncRNA-ncRNA协同竞争关系对进行识别，识别出多个ncRNA协同与靶基因mRNA竞争所构成的ncRNA协同竞争网络，进而可以为癌症等人类复杂疾病在临床上的诊断和靶向治疗提供参考。
-
公开(公告)号：CN111370062A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010146037.0
申请日：2020-03-03
Abstract: 本发明提供一种miRNA因果调控网络识别方法及装置，涉及基因识别技术领域。该miRNA因果调控网络识别方法包括：获取给定匹配样本的miRNA单细胞转录组矩阵和靶基因单细胞转录组矩阵。获取miRNA单细胞转录组矩阵和靶基因单细胞转录组矩阵的miRNA因果调控网络。将miRNA单细胞转录组矩阵和靶基因单细胞转录组矩阵中的第i个单细胞剔除，获取剔除第i个单细胞后的miRNA因果调控网络。根据miRNA因果调控网络以及剔除第i个单细胞后的miRNA因果调控网络，确定第i个单细胞的miRNA因果调控网络。由于考虑了每个单细胞的异质性，在单细胞水平下识别单细胞miRNA因果调控网络，反映真实的miRNA因果调控机制的效果。
-
公开(公告)号：CN105005783B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201510251168.4
申请日：2015-05-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及信号与图像处理领域，提供一种从高维非对称数据中提取分类信息的方法，以解决现有相关分类信息提取方法要么不适合样本不对称的数据，要么计算复杂高、处理高维数据时容易发生计算量溢出的问题，该方法包括：获取高维非对称数据；对Σo和Σc赋以新的权重，组成新的协方差矩阵Σα代替Σt进行特征分解，求解其特征值和特征向量；组合得到降维矩阵，将高维非对称数据通过降维矩阵进行投影得到降维后的分类信息。本发明提出的技术方案计算复杂度低、准确性高、运行速度快、稳定性好。
-
公开(公告)号：CN105005783A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510251168.4
申请日：2015-05-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及信号与图像处理领域，提供一种从高维非对称数据中提取分类信息的方法，以解决现有相关分类信息提取方法要么不适合样本不对称的数据，要么计算复杂高、处理高维数据时容易发生计算量溢出的问题，该方法包括：获取高维非对称数据；对Σo和Σc赋以新的权重，组成新的协方差矩阵Σα代替Σt进行特征分解，求解其特征值和特征向量；组合得到降维矩阵，将高维非对称数据通过降维矩阵进行投影得到降维后的分类信息。本发明提出的技术方案计算复杂度低、准确性高、运行速度快、稳定性好。
-
公开(公告)号：CN116309651A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310601586.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/12 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像分割领域，涉及医学图像分析技术，具体提供一种基于单图深度学习的内窥镜图像分割方法，用以实现单张病例情况下的实时精准分割，为临床医学中基于内窥镜图像的治疗方案制定提供支撑。本发明首先提出一种基于单张图像的训练集生成方法，用以自动生成训练集，并在该方法基础上提出轻量化深度学习网络EUnet，用以对生成训练集进行特征拟合，实现内窥镜图像分割，得到病灶区域的分割结果。本发明能够大幅提升分割精度，并具有体量小、实时性高、易运算等优点；特别是在处理胃癌、食管癌等罕见病例的内窥镜图像时，有着显著的精度优势与速度优势，具备临床应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.02 seconds)
