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公开(公告)号：CN118820860A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411062615.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06F18/24 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，将布朗距离协方差(BDC)引入到小样本心电信号分类模型中，构建了一种新结构的改进的小样本分类模型。与传统的CNN模型不同，不使用任何池化层，减少了有价值信息的丢失，并在性能上有所提高。
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公开(公告)号：CN117995170B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410239673.6
申请日：2024-03-04
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 北京嘉和美康信息技术有限公司
Abstract: 一种基于卷积与通道注意力机制的心音信号分类方法，涉及心音信号技术领域，通过空洞卷积与深度可分离卷积，学习不同通道特征，为重要通道特征赋予更高权重，从而提高网络提取特征的能力，实现心音信号的异常分类。
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公开(公告)号：CN117593274B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311620442.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了卷积块和共享通道注意力块融合的编‑解码器结构，并基于U型架构构建心脏MRI分割网络模型，共享通道注意力块能够提升模型对特定特征信息的权重，减少特征的冗余，改善网络的特征融合，提高其分割的准确性。为了更好地融合利用使网络中用来起分割作用的浅层特征和用来定位的深层特征，将跳跃连接融合的特征输入完全注意力门控块进行像素级别的特征提取，更突出感受野内的主要特征，更好地学习网络特征，优化模型输出，改善分割结果。
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公开(公告)号：CN116524563B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310474728.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 一种基于transformer与不确定性的动态人脸表情识别方法，使用Vision Transformer有效地表示多尺度特征，以实现密集预测任务。引入全局到局部特征交互(GLI)，以利用CNN的局部连通性和transformer的全局上下文。最后，使用根据DS证据理论计算证据和不确定性，并通过DS证据理论对证据和不确定性进行组合，从而在保持良好性能的同时确保效率。该方法通过多特征融合的方式提高了表情视频的特征提取效果，并通过DS证据理论、多分支卷积、注意力机制深度学习了不平衡的动态表情特征。相较其他方法，本方法科学有效的降低了样本不平衡对表情识别带来的影响，充分利用时空特征挖掘视频表情的(56)对比文件Wei Cao等.TransFS: Face SwappingUsing Transformer.2023 IEEE 17thInternational Conference on AutomaticFace and Gesture Recognition (FG).2023,全文.
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公开(公告)号：CN117257322A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311224273.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，构建了一个能够对复杂多标签心电信号进行分类的模型，通过挖掘心电信号中的粗粒度和细粒度特征，并充分利用多导联心电图的多样性，以此有效的提高模型分类的准确率以及在不同数据库之间的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681892A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310644624.6
申请日：2023-06-02
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06T7/12
Abstract: 一种基于多中心PolarMask模型改进的图像精准分割方法，利用几何知识中的散度原理，在极中心度损失部分添加该点到轮廓欧式距离的梯度的散度，约束中心点的选取，使得中心点的选取更具合理性，并提高其的准确度；利用非凸图形可由可数个凸图形覆盖的原理，寻找多个中心点，并找出对应中心点下的掩码，使得更好的覆盖原PolarMask模型识别性较差的非凸图形，从而使模型简单有效，且更具普遍性和适用性，提高检测水平，为视觉系统研究提供重要参考价值。
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公开(公告)号：CN116563265A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310582599.3
申请日：2023-05-23
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种基于多尺度注意力和自适应特征融合的心脏MRI分割方法，有效提取多尺度上下文信息并通过注意力机制来融合不同尺度的特征，加强对目标区域的敏感度。通过不同膨胀率的膨胀卷积在不降低分辨率的情况下获取不同尺寸的感受野，提取多尺度目标特征。对包含丰富的空间信息的浅层特征和包含丰富的语义信息的深层特征进行融合，可以抑制无关背景的干扰，保留更重要的语义上下文信息进行更精确的定位。
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公开(公告)号：CN116524563A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310474728.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 一种基于transformer与不确定性的动态人脸表情识别方法，使用Vision Transformer有效地表示多尺度特征，以实现密集预测任务。引入全局到局部特征交互(GLI)，以利用CNN的局部连通性和transformer的全局上下文。最后，使用根据DS证据理论计算证据和不确定性，并通过DS证据理论对证据和不确定性进行组合，从而在保持良好性能的同时确保效率。该方法通过多特征融合的方式提高了表情视频的特征提取效果，并通过DS证据理论、多分支卷积、注意力机制深度学习了不平衡的动态表情特征。相较其他方法，本方法科学有效的降低了样本不平衡对表情识别带来的影响，充分利用时空特征挖掘视频表情的潜在语义信息，以此进行表情分类提高可靠性和准确率，解决表情识别的需求。
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公开(公告)号：CN116152887A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211576932.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于DS证据理论的动态人脸表情识别方法，通过多特征融合的方式提高了表情视频的特征提取效果，并通过DS证据理论、多分支卷积、注意力机制深度学习了不平衡的动态表情特征。相较其他方法，本方法科学有效的降低了样本不平衡对表情识别带来的影响，充分利用时空特征挖掘视频表情的潜在语义信息，以此进行表情分类提高可靠性和准确率，解决表情识别的需求。
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