公开(公告)号：CN116662741A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310693086.X

申请日：2023-06-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  郜一杰 ,  汪婷 ,  李文国 ,  吕忠 ,  李文臣

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了了一种基于特征数据生成的运动想象脑电信号分类方法，包括以下步骤：采集脑电信号，并记录每一次想象的开始时间点和结束时间点。对步骤1采集的信号进行带通滤波、ICA独立成分分析，对预处理后的信号进行多组有重叠的滤波和时间窗划分。对于步骤2的每一个时频段使用CSP算法进行特征提取。将提取到的CSP特征通过2000轮训练建立去噪扩散模型，并进行数据生成。用二阶矩计算与概率分布直方图结合的方法评估生成数据的可靠性。该方法首先同步采集20个通道上的运动想象脑电信号，然后在时域和频域上分别划分为多个小段，再使用CSP对每个段提取特征。提取出的特征既保留了原始数据的通道信息，又具有体量小维度低的特点。

公开(公告)号：CN116188451A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310241672.0

申请日：2023-03-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭静 ,  马玉良 ,  席旭刚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及一种具有混合编码器的高效皮肤病变分割方法，针对现有技术不能准确分割病灶的问题，提出的技术方案为：首先使用CNN提取不同尺度的特征，接着Transformer对来自CNN特征映射的标记化图像块进行编码，作为提取全局上下文的输入序列。此外提出了多级特征级联融合，以实现编码与解码的特征分布。最后，在解码块中加入CBAM，以增强相邻级别特征的融合。在三个皮肤损伤分割的公共数据集(ISIC2018、ISIC2016和PH2)上验证了本发明的有效性和鲁棒性，在三个数据集上始终优于现有方法。

公开(公告)号：CN115880724A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211628762.7

申请日：2022-12-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  陈炫琦 ,  马玉良 ,  席旭刚

IPC: G06V40/10 ,  G06T3/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于RGB图像的轻量化三维手部姿态估计方法，首先，使用多个sandglass残差块串联堆叠，用于进行局部的特征建模。其次，在部分sandglass残差块之后，对特征进行“展开”操作，并以Transformer块结构进行全局的特征建模，再对特征进行“折叠”，并进行特征融合。然后，在Transformer块中引入可分离自注意力机制，降低自注意力的计算复杂度。最后，将特征图通过卷积得到二维手部姿态热图，两者拼接后通过卷积得到关节向量图，再次拼接后再通过卷积得到三维手部姿态热图，最终实现三维手部姿态估计。本发明从RGB图像中直接估计三维手部姿态，并且能够在具有较高的估计精度的同时保持优良的计算效率，能够在人机交互、虚拟现实、手势识别等领域具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN115620862A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211381645.5

申请日：2022-11-01

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  周逾 ,  厉力华 ,  汪婷 ,  孟明 ,  范姗慧

IPC: G16H20/00 ,  G16H80/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06N7/02 ,  G06F40/14

Abstract: 本发明涉及一种基于肝病会诊研讨模型的群体思维收敛方法，提出问题确定备选方案并展开会诊讨论，基于IBIS模型将会诊对话进行结构化处理转化为争议表并创建对话树；通过约减算法将对话树中相似的争议进行合并，减少争议表和对话树的规模；将对话树映射到模糊petri网中，根据对话树对输入参数进行初始化处理；通过群体思维收敛算法进行迭代运算，计算出对话树中各个节点的可信度，在计算中，通过改进的DS证据理论方法来融合证据，通过Jousselme距离求出各个证据源的权值，用Murphy方法修改证据源，将计算所得的方案节点可信度进行排序，得到最优方案。本方法可完整的将会诊对话用争议表和对话树的方式进行描述，根据各个观点进行群体思维收敛计算出最佳的方法。

公开(公告)号：CN115590531A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211366509.9

申请日：2022-11-01

Applicant: 杭州电子科技大学(CN)

Inventor： 席旭刚 ,  李晶 ,  汪婷 ,  孟明 ,  高云园

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/372 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的不同运动身体所有权意识辨别方法，采集了受试者在静止状态和实际抬腿运动时的脑电信号；采集受试者进行错觉条件和观察条件时的脑电信号；将脑电信号过滤为七个频段(δ:0.5‑3.5Hz,θ:4‑7.5Hz,α：8‑11Hz,β1:12‑15.5Hz,β2:16‑19.5Hz,γ1:20‑33.5Hz,γ2:34‑98.5Hz)，计算受试者在静止状态，观察条件，错觉条件和实际运动时，脑电信号在不同频段下的功率谱密度(PSD)；计算受试者在静止状态，观察条件，错觉条件和实际运动时脑电信号的部分有向相关值，得出PDC连接矩阵；将PDC与PSD进行特征融合得到一个新的指标PPDC，用来评估受试者在进行视运动错觉时是否产生身体所有权意识；验证PPDC的可行性。

公开(公告)号：CN115510385A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211155296.5

申请日：2022-09-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孟明 ,  周广钱 ,  席旭刚

IPC: G06F17/16 ,  A61B5/11 ,  A61B5/397

Abstract: 本发明涉及基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计方法，本发明提出局部L2约束非负矩阵分解算法用于解决多自由度连续运动角度估计中对不同自由度解耦不充分且解耦效果不稳定的问题。首先对肌电信号进行预处理和特征提取，然后使用NMFLC分解肌电信号获取协同元矩阵，使用非负最小二乘法获得激活系数，最后通过同一自由度的正反激活系数的线性组合获得该自由度的估计角度。本发明提出的方法能够对非激活自由度实现更好的抑制效果，充分解耦单自由度动作，并且该方法实现的解耦效果更加稳定，一定程度上提高了多自由度连续运动角度估计的准确性。

公开(公告)号：CN112617859B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202011613825.2

申请日：2020-12-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王哲远 ,  罗志增 ,  席旭刚 ,  孟明

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提出了一种基于平衡脑功能网络特征的平衡能力评估方法。首先设置了2种对比评估范式以采集人体应激场景下的平衡脑电信号，然后根据脑‑肌耦合相干规律进行带通滤波，提取到平衡相关最密切的脑电频段。在此基础上构建了人体平衡调节时的脑功能网络，依据复杂网络分析规则计算了功能网络的局部聚类系数，由此定义了一种新的脑功能网络平衡评估指标，该指标融合了信息获取和信息整合能力，把视觉与本体觉统一在了相同当量的信息整合能力平台之上。将该指标加入到分类特征当中，获得了一个有效的人体平衡分类框架，同时结合传统COP综合特征确定了一套人体应急平衡能力等级分类标准，实验表明结合该标准后实施的脑功能网络平衡等级分类方法具有较高的分类准确性。

公开(公告)号：CN114358067A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111600201.1

申请日：2021-12-24

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郑赟 ,  马玉良 ,  汪婷 ,  席旭刚

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种静态表面肌电信号(sEMG)分解方法。针对传统的基于盲源分离的sEMG分解方法无法提取小运动单元(MU)的问题，本发明采用多种策略结合的方式分解MU。本发明首先采用肌电采集设备采集受试者肱二头肌的电信号，进行预处理以及信道扩展；再通过循环CKC来准确分解大MU，并将改进的循环CKC方法与严格的迭代策略(Post‑Processor)和"剥离"策略相结合分解小MU。本发明与以往的方法相比大大提高了MU的分解产量，分解精度，并且在高噪声的环境下也能取得很好的分解结果，具有很强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114254675A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111564016.1

申请日：2021-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  陈磊 ,  孟明 ,  席旭刚

IPC: G06K9/00 ,  G06F3/01 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于相似矩阵的保持目标域局部结构的风格迁移方法。该方法首先对风格迁移的目标函数进行了修改，加入了保持目标域局部结构的正则项，然后依据该目标函数获得相对应的映射矩阵；其次，由于该项的加入增加了对于原目标函数的限制，因此可以在一定程度上减少参数更新对后续大量未知标签目标域数据的需求，更贴近实际运用。本发明相对于传统的风格迁移方法可以取得一定程度上较高的正确率以及较短的运算时间。

公开(公告)号：CN114176609A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111624138.5

申请日：2021-12-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  戴金霄 ,  汪婷 ,  叶飞 ,  高云园 ,  李训根 ,  马玉良

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的卒中严重程度分类预测模型建立方法。首先，在实验过程中记录了受试者的脑电信号。对脑电信号进行预处理。然后通过方差分析筛选delta频带相对功率、theta频带相对功率、alpha频带相对功率、beta频带相对功率、delta频带相对功率与alpha频带相对功率之比、较慢频率相对功率与较快相对功率之比、大脑对称指数中的特征值。最后使用机器学习构建模型来区分卒中严重程度。本发明提出了以方差分析为基础筛选特征值，搭配机器学习输出正确率的方法构建卒中严重程度分类方法。本发明提供的模型，根据正常人以及不同卒中严重程度患者脑电提取的特征值，能够更加有效的区分卒中严重程度。