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公开(公告)号：CN108417271B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810027371.7
申请日：2018-01-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医药技术领域，具体为基于精神障碍亚型分类的精神抑制药物推荐方法与系统。本发明采用人工智能与机器学习的技术，通过精神障碍诊疗量表数据的挖掘与分析，对给定精神障碍进行分类；本发明具体包括：基于精神障碍量表评估数据的双聚类亚型分类；利用机器学习算法和治疗前的量表数据，建立治疗后评估预测模型；精神分裂症药物分析推荐：对于每个精神分裂症病人和初步疾病判断，通过量表打分数据和病人信息，划分其亚型；依据病人的量表指标分量数据，以及病人基本信息，对于每种候选药物分别执行评估预测模型；把治疗后能进入优效亚型和/或量表总分降低最多的药物，作为推荐药物。本发明可实现精确和客观的因病辅助诊疗，提高疗效。
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公开(公告)号：CN109480841A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710821250.5
申请日：2017-09-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位与矫正方法；尤其涉及基于功能磁共振成像信号的计算脑区间活动相关性的方法。本发明方法包括利用基于静息态功能磁共振技术(rs-fMRI)精确检测与计算受试者全脑任意脑区之间的活动相关性，亦即全脑功能连接(FC)，本方法能为个体大脑功能连接的检测与群体大数据整合研究为包含抑郁症在内的各种脑疾病病变提供医学依据，以及为个体生理心理健康水平评价提供客观依据。进一步所述方法可用于确定rTMS干预的靶点区域以及有助于利用rTMS针对个体目标区域进行精准干预，以及临床使用rTMS制定抑郁症等精神疾病的干预措施。
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公开(公告)号：CN116996787A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310662317.0
申请日：2023-06-06
IPC: H04N25/683 , H04N25/704 , H04N25/708
Abstract: 本发明涉及一种自动聚焦的多波段成像系统，属于缺陷识别技术领域，解决了现有技术中聚焦速度慢的问题。具体包括：三通道成像单元、图像处理单元、图像融合单元以及电机控制单元；三通道成像单元，用于对目标进行可见光、紫外光、红外光成像，输出可见图像、紫外图像以及红外图像至图像处理单元；图像处理单元，基于图像清晰度函数采用改进的变步长爬山算法获取三通道成像单元的聚焦位置并发出控制信号给所述电机控制单元；以及接收三通道成像单元聚焦位置处成像清晰图像，并发送至图像融合单元；图像融合单元，用于对清晰的图像进行融合后输出；电机控制单元，用于根据接收的控制信号，进行聚焦。实现了图像采集的成功率以及快速聚焦。
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公开(公告)号：CN115984403B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310062786.9
申请日：2023-01-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经编码理论提升分数生成模型生成性能的方法，包括：获取图像数据集在频域空间的统计量Rf，其中图像数据集中的每个图像也都是维数为C·W·H的向量，对获取的图像数据集在频域空间的统计量Rf进行软化处理，以得到软化处理后的统计量将软化处理后的统计量作用在SGM模型的生成过程中所施加的噪声上，并进行循环迭代处理，以获取最终的生成结果xT。本发明能够解决现有SGM模型生成相同质量、数量的图像样本所需要的时间往往是GAN和VAE的几倍乃至几十倍，从而会显著增加时间开销的技术问题，以及现有SGM模型所生成图像的质量也会随着迭代次数的降低大幅下降的技术问题。
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公开(公告)号：CN112257514B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011034785.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于设备故障巡检技术领域，具体为用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法。本发明中，机器人上安装一双镜头相机，可见光镜头安装于云台上；拍摄分为两阶段：第一阶段在某个作业点上以最广角状态拍摄该作业点全景图；并使用计算机视觉中的深度神经网络对图像进行检测和分割，识别其中的设备数量、位置，大体判断哪些设备可能有故障；第二阶段是对全景图中的某一个设备单独进行拍摄，通过云台控制相机拍摄角度、焦距，拍摄完后对该设备图像进行分割，判断故障并通过设备名称编号对应到具体设备上。本发明方法可代替人工拍摄与故障检测识别，大大降低人力消耗和成本，提高效率和准确率，可以有效推进巡检设备的发展，并应用于大量场合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112257514A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011034785.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于设备故障巡检技术领域，具体为用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法。本发明中，机器人上安装一双镜头相机，可见光镜头安装于云台上；拍摄分为两阶段：第一阶段在某个作业点上以最广角状态拍摄该作业点全景图；并使用计算机视觉中的深度神经网络对图像进行检测和分割，识别其中的设备数量、位置，大体判断哪些设备可能有故障；第二阶段是对全景图中的某一个设备单独进行拍摄，通过云台控制相机拍摄角度、焦距，拍摄完后对该设备图像进行分割，判断故障并通过设备名称编号对应到具体设备上。本发明方法可代替人工拍摄与故障检测识别，大大降低人力消耗和成本，提高效率和准确率，可以有效推进巡检设备的发展，并应用于大量场合。
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公开(公告)号：CN119006617A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410919083.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T9/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于功能性磁共振成像信号的梦境解码方法，包括：收集被试睡眠阶段的fMRI数据，并记录梦境报告；对不同被试的fMRI信号进行预处理，转换为统一的2D大脑激活图像；在多个被试之间训练得到一个统一的模型、即真实视觉刺激感知重建模型；将训练好的真实视觉刺激感知重建模型转移到梦境视觉图像解码任务上，输出得到多个单独的梦境视觉解码图像、即得到多个梦境片段；基于包括单镜头梦境描述、梦境故事叙述和视频整合三个阶段的智能导演框架，将多个梦境片段整合成一个连贯的叙事视频。与现有技术相比，本发明能够将每个时刻的脑活动模式与相应的虚幻视觉帧关联起来，得到对应的梦境图像，并通过动态组装这些图像，构建梦境的完整视觉叙事。
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公开(公告)号：CN118761446A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410740164.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生脑模型的静息态脑活动数据同化方法；该方法步骤如下：1)利用刻画大脑基本工作活动过程的脉冲神经元方程组为过程模型，以大脑真实生物结构耦合，并设计不同时刻观测全脑过程模型的输出结果的观测模型；2)以不同区域不同分布的初始化孪生脑模型的所有神经元参数；3)以丘脑区域作为仅有的可被观测区域与同化区域，通过粒子集合演化与修正来表示同化过程。本发明通过同化隐式的分布的超参而得到具体的神经元参数，且仅利用丘脑区域活动信号作为观测信号，在保证数据同化的精度和条件下，实现了同化效率的大幅度提升。本发明规范化了孪生脑模型的静息态数据同化过程，操作便捷且易于实现。
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公开(公告)号：CN118377631A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410353231.4
申请日：2024-03-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟进程拓扑的进程间通信优化方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据N个进程构建m维虚拟进程拓扑，对各个进程分配对应的虚拟坐标，虚拟坐标包括m个维度；步骤S2，根据虚拟坐标，控制所有进程依次进行m个维度的进程间通信，其中，在第d个维度的进程间通信中，各个进程仅与其对应的邻居进程进行消息发送和接收，在第d个维度的进程间通信中，进程A的虚拟坐标与进程B的虚拟坐标仅在第d个维度上不同，则进程A和进程B互为对方的邻居进程。总之，本方法能够有效降低大规模并行程序的通信开销。
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公开(公告)号：CN117475146A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311378288.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V20/58 , G06V20/56
Abstract: 本发明涉及一种基于子类分布重加权的语义分割方法、装置及介质，其中方法，包括以下步骤：将待分割图像输入分割网络模型，获得用于分类的特征图；根据特征图进行子类聚类；根据子类聚类结果，统计子类在整幅图像中的分布情况；根据子类分布情况计算每个子类的权重；将计算得到的权重作用于所有属于该子类的像素上，计算重加权后的最终损失函数，并根据最终损失函数计算权重梯度，更新分割网络模型。与现有技术相比，本发明具有可以平衡类别不平衡和像素不平衡问题、适用性好等优点。
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