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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113349797A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110758887.0
申请日：2021-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及脑科学、神经信息分析、物理学相变等技术领域，具体涉及一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的方法，包括获取原始多通道脑电图，并对脑电数据进行预处理，筛选获取脑电异常波动大核心通道的数据；根据获取核心通道的数据构建癫痫脑电的临界核并计算其尺寸，获得癫痫发作的空间临界特征；对获取核心通道的数据中脑电幅度涨落波动进行Z分数标准化，得到癫痫发作的时序临界特征；结合获得的空间临界特征和时序临界特征，构建基于临界核的复合指标，并设置报警阈值，根据复合指标与报警阈值的关系进行预测；本发明从时间和空间设计癫痫脑电时空临界特征参数，能更全面的衡量脑电信息，即使在样本较少的情况下本发明仍然具有良好识别效果。
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公开(公告)号：CN116188615A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310187803.1
申请日：2023-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于X射线计算机断层成像技术领域，具体涉及一种基于正弦域和图像域的稀疏角度CT重建方法；包括采集稀疏角度正弦图训练数据集训练基于正弦域和图像域的稀疏角度CT重建网络模型；将稀疏角度正弦图输入训练好的稀疏角度CT重建网络模型中得到修复后的全角度正弦图以及重建CT图；构建CT图像重建目标方程，将修复后的全角度正弦图及重建CT图作为CT图像重建目标方程的先验正则约束，迭代优化CT图像重建目标方程，并采用最小二乘法求解得到高精度重建CT图像；针对网络模型泛化性、鲁棒性以及数据一致性问题，本发明将网络输出作为深度先验融入迭代重建中，进一步提升重建CT图像质量。
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公开(公告)号：CN114708352A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210424881.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，涉及一种基于无监督学习的低剂量CT图像恢复方法及系统；包括获取低剂量CT图像并采用全变分模型进行特征分解，得到基础层图像和细节层图像；对基础层图像下采样得到内容特征图像和潜在纹理层图像，分别对内容特征层图像和细节层图像进行图像增强和降噪处理，得到基础层增强图像和细节层降噪图像；将潜在纹理层图像、基础层增强图像和细节层降噪图像分段融合得到低剂量CT恢复图像；本发明将低剂量CT图像进行解耦，对低频区进行对比度增强，对高频区进行去噪，提高了整体图像质量，减少医生误诊率。
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公开(公告)号：CN117017298A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311025026.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0205 , A61B5/0533 , A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及生物医学信息采集和处理领域，特别涉及一种用于判断驾驶员注意力的方法，包括在车辆方向控制装置上设置电极和传感器，当驾驶员进行驾驶的过程中通过电极和传感器采集驾驶员生理数据，生理数据至少包括心率变异性、皮肤电活动、血氧饱和度和温度；采集驾驶员在驾驶过程中的车辆状态数据，至少包括车速、方向盘转角和加速度；将驾驶员体征数据和车辆状态数据输入一个预训练的神经网络，神经网络得出一个对驾驶员注意力的评分；本发明利用生理参数和车辆数据有效地分析驾驶员的注意力水平,具有良好的实用性和创新性。
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公开(公告)号：CN113349797B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110758887.0
申请日：2021-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及脑科学、神经信息分析、物理学相变等技术领域，具体涉及一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的方法，包括获取原始多通道脑电图，并对脑电数据进行预处理，筛选获取脑电异常波动大核心通道的数据；根据获取核心通道的数据构建癫痫脑电的临界核并计算其尺寸，获得癫痫发作的空间临界特征；对获取核心通道的数据中脑电幅度涨落波动进行Z分数标准化，得到癫痫发作的时序临界特征；结合获得的空间临界特征和时序临界特征，构建基于临界核的复合指标，并设置报警阈值，根据复合指标与报警阈值的关系进行预测；本发明从时间和空间设计癫痫脑电时空临界特征参数，能更全面的衡量脑电信息，即使在样本较少的情况下本发明仍然具有良好识别效果。
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