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公开(公告)号：CN109903812A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910133090.4
申请日：2019-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的基因序列数字化实现方法及系统。其中，所述方法包括：输入脱氧核糖核酸DNA序列，设定滑动窗口的长度l及子串长度n，和根据该设定的滑动窗口的长度l，从该输入的脱氧核糖核酸DNA序列的第一个碱基开始，步长为1，和计算该设定的滑动窗口内的给定子串长度下的拓扑熵大小，赋值给该设定的滑动窗口内的碱基，和重复计算该设定的滑动窗口内的给定子串长度下的拓扑熵大小，赋值给该设定的滑动窗口内的碱基，直到到达该输入的脱氧核糖核酸DNA序列的最后一个碱基位置，和输出得到同该输入的脱氧核糖核酸DNA序列长度的数字序列。通过上述方式，能够实现预测基因序列中的外显子区域。
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公开(公告)号：CN112201346B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202011086809.2
申请日：2020-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及一种癌症生存期预测方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质。所述癌症生存期预测方法，包括：获取待预测癌症患者的基因表达谱数据；将所述基因表达谱数据作为输入提供给训练好的神经网络预测模型，所述神经网络预测模型被训练基于癌症患者的基因表达谱数据而对所述癌症患者的生存期进行预测；获取所述神经网络预测模型的输出，得到待预测癌症患者的生存期预测结果。本发明在一定程度上缓解了过拟合的程度，可较为准确的适用于癌症预后生存状态的预测。
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公开(公告)号：CN113611366B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110854545.9
申请日：2021-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的基因模块挖掘方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：根据基因表达谱数据，构造基因共表达网络，和基于该构造的基因共表达网络，通过图神经网络方式，配置社区隶属度矩阵，以及基于该配置的社区隶属度矩阵，通过设定阈值的方式，生成已知模块。通过上述方式，能够实现通过图神经网络表示学习的方式配置社区归属矩阵，再通过设定阈值的方式生成已知模块，实现在基因模块挖掘结果上能够允许有密集连接的多个基因可归属于不同的模块。
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公开(公告)号：CN103761519B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201310719654.5
申请日：2013-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应校准的非接触式视线追踪方法，结合BFS算法、图像几何特征和灰度特征的光斑特征提取方法，将光斑与对应的光源进行精确匹配；利用一维边缘检测算子和最小二乘椭圆拟合进行循环拟合，去除噪点，直到椭圆中心固定的拟合方法，最终得到精确的瞳孔中心；并提出一种动态自适应的校准方法，有效提高了现有的空间映射模型精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103679731A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310700137.3
申请日：2013-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于文档图像的圆弧分割方法，包括如下步骤：步骤1）确定圆弧的参数；步骤2）利用对称轴校正步骤1）中的参数；步骤3）判断是完整圆还是部分圆。该方法能提高文档图像的矢量化效率。为纸质文档的数字化，电子文档的管理，以及根据二维图纸构建三维模型提供强有力的支持。
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公开(公告)号：CN113611368B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110844660.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G16B40/30 , G16B40/20 , G16B25/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于2D嵌入的半监督单细胞聚类方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：对每个细胞进行数据预处理，和将该经对数据预处理后的每个细胞的基因表达数据都使用2D嵌入的方式，生成一张张合成图像形成图像集，和将该图像集输入到自编码器模型中进行预训练和聚类，和基于该将该图像集输入到自编码器模型中进行预训练和聚类后的聚类结果，构建网络，并运用社区发现算法对该构建网络中的图像集数据进行分类，以及采用将基于卷积神经网络模型来配置的半监督神经网络，对该经分类后的图像集中的所有细胞图像数据进行特征提取，并对该提取的特征进行聚类。通过上述方式，能够实现提高在单细胞数据上进行聚类时的聚类效果。
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公开(公告)号：CN114141375A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111504144.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种异质图表示方法、异质图表示设备、移动设备及存储介质，该方法包括：基于元路径将同一向量空间的异构图转化为同构图，各个同构图的节点类型与其源节点相同；对所述同构图的每个节点的子图进行分解，获得多个因子图；采用双注意力机制对所述多个因子图进行邻居信息聚合，并拼接聚合后的特征信息，获得元路径的节点特征向量；对不同元路径的节点特征向量进行融合，获得异构图节点的节点嵌入。由此，将异构图转化为同构图后，对节点的子图进行分解获得大量的因子图，并通过双注意力机制对因子图进行邻居信息聚合，以获得该异构图的节点嵌入，进而得到了异构图全面、准确的信息，提高了机器学习中基于少量数据的信息提取的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN103679731B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310700137.3
申请日：2013-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于文档图像的圆弧分割方法，包括如下步骤：步骤1）确定圆弧的参数；步骤2）利用对称轴校正步骤1）中的参数；步骤3）判断是完整圆还是部分圆。该方法能提高文档图像的矢量化效率。为纸质文档的数字化，电子文档的管理，以及根据二维图纸构建三维模型提供强有力的支持。
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公开(公告)号：CN103761519A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310719654.5
申请日：2013-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应校准的非接触式视线追踪方法，结合BFS算法、图像几何特征和灰度特征的光斑特征提取方法，将光斑与对应的光源进行精确匹配；利用一维边缘检测算子和最小二乘椭圆拟合进行循环拟合，去除噪点，直到椭圆中心固定的拟合方法，最终得到精确的瞳孔中心；并提出一种动态自适应的校准方法，有效提高了现有的空间映射模型精度。
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