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公开(公告)号：CN117151160A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310972139.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 新疆大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/26 , G06F18/24
Abstract: 本发明为一种基于多频重构的图异常检测方法和模型。一种基于多频重构的图异常检测方法，包括以下步骤：(1)对图进行采样，获得正采样和负采样；(2)将所述的正采样和负采样进行多频滤波处理；(3)采用对比学习的方法处理结构空间上的异常，采用低频重构的方法处理属性空间上的异常，结合后实现异常检测。本发明所述的一种基于多频重构的图异常检测方法和模型，基于目标节点构建多重滤波器、低频重构和对比学习，从而具有在高维节点特征的图数据上检测异常的能力，更强的检测性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117095788A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311025892.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 新疆大学 , 新疆奇沐医药研究院(有限公司)
Abstract: 本发明为多组学数据集成的癌症‑药物反应预测模型及其建立方法。多组学数据集成的癌症‑药物反应预测模型的建立方法，包括：(1)获取多组学数据集；(2)将多组学数据集融合在统一的框架中，通过对抗训练获得跨模态信息表征，实现不同模态的对齐融合；(3)提取分子图的结构特征；(4)基于GCN算法的编码器Ω，获得药物节点的最终嵌入和癌细胞系的最终嵌入；(5)采用基于GCN算法的编码器 获得两个图级嵌入损失LCon；(6)将上述的损失函数结合，优化目标函数，构建所述的癌症‑药物反应预测模型。本发明所述的多组学数据集成的癌症‑药物反应预测模型的建立方法，提高了药物‑癌细胞反应预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115184336A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210829567.4
申请日：2022-07-15
Applicant: 新疆维吾尔自治区人民医院 , 新疆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于血清拉曼光谱干燥综合征和间质性肺病识别方法，属于医学图像处理领域。具体采用拉曼光谱进行干燥综合征和间质性肺病辅助识别特征数据，为了提升分类准确性，针对性的提出一种改进拉曼光谱数据分类方法。通过本申请的拉曼光谱结合改进的机器学习算法是辅助诊断干燥综合征合并间质性肺病患者的一种有价值工具，具有广阔的应用前景，可以为医生诊断做辅助参考结果。
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公开(公告)号：CN115060701A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210696946.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 新疆维吾尔自治区人民医院 , 新疆大学
Abstract: 本发明为一种干燥综合征模型及其建立方法、应用。一种干燥综合征模型的建立方法，包括：(1)收集干燥综合征患者和正常人的新鲜血液，离心提取血清，得血清样本；(2)采用共聚焦拉曼光谱仪检测血清样品，获得血清拉曼光谱；(3)对光谱数据进行积分面积归一化处理，得处理后的光谱数据；(4)采用PCA法对处理后的光谱数据进行降维和特征提取后，建立SVM分类模型，得所述的干燥综合征模型。本发明所述的一种干燥综合征模型及其建立方法、应用，采用拉曼光谱结合支持向量机算法建立干燥综合征模型，对干燥综合征有很大的筛查潜力，该技术有望开发出便携、经济且高准确率的干燥综合征早期辅助筛查装置。
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公开(公告)号：CN114580934A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210235241.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明为基于无监督异常检测的食品检测数据风险的早预警方法。基于无监督异常检测的食品检测数据风险的早预警方法，包括以下步骤：(1)数据预处理：将原始数据转换成特征提取器可识别的特征矩阵，得到处理好的数据；(2)将所述的处理好的数据输入进自编码器或降噪自编码器进行数据拟合，再通过AE模型训练得到风险值；(3)根据所述的风险值进行风险等级的划分。本发明所述的基于无监督异常检测的食品检测数据风险的早预警方法，大大提高了预警效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111896498A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010776987.1
申请日：2020-08-05
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/41
Abstract: 本发明公开了一种多孔硅拼装式微腔生物传感器是由上下布拉格与微腔构成的一种常用的多孔硅生物传感器，在生物检测过程中，即使尺寸非常小的生物分子也只能进入到多孔硅表层1μm的深度，很难达到微腔层，导致实际多孔硅微腔的生物检测灵敏度低于理论值设计值。为解决这一问题，本发明公开了一种多孔硅拼装式微腔生物传感器，其上部分布拉格反射镜和下半部分是分离的，上部分布拉格由基于石英玻璃基底的布拉格器件代替，微腔及下部分布拉格由多孔硅制备，于是生物分子可直接进入到微腔层。由于生物分子可以容易的进入到孔洞较大的微腔层，能引起较大的反射谱红移或角度谱移动，因而提高了多孔硅的灵敏度。
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公开(公告)号：CN108088834B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710822280.8
申请日：2017-09-13
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化反向传播神经网络的包虫病血清拉曼光谱诊断仪，激光拉曼光谱仪对每个样品进行两次扫描，用于获取健康人和包虫病患者的血清样本，分别得到对应样本的光谱数据，并取其平均作为该样品的拉曼光谱数据并传输至所述计算机；计算机接收拉曼光谱数据，采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除拉曼光谱数据中的拉曼荧光背景，并采用自归一化算法对去除荧光背景后的拉曼光谱数据进行去噪处理；计算机将去除荧光背景、以及噪声处理后的拉曼光谱数据采用偏最小二乘法降维后，取前3个主成分作为新的变量输入空间构造样本矩阵，使用反向传播神经网络分类，在123个样本中选出74个用于训练集，49个用于测试集。
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公开(公告)号：CN104914072B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510231644.6
申请日：2015-05-08
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/41
Abstract: 本发明公开了一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法，所述测量方法包括以下步骤:S1、通过等离子体增强化学气相沉积法将Si3N4沉积在P型单晶硅上,用标准的光刻工艺制备出8*8的微阵列器件;S2、在黑暗和常温环境下对所述微阵列器件进行电化学腐蚀,所述微阵列器件中每个圆形单元为多孔硅微腔;S3、将所述多孔微腔连接至所述微阵列器件的表面光学特性的检测光路;S4、所述检测光路测量所述微阵列器件表面的反射率，然后将所述反射率的变化转变成数字图像中对应区域亮度的变化，分析所述对应区域亮度变化所对应的数字图像的灰度级，检测到高灵敏度的折射率。
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公开(公告)号：CN104535502A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410774551.3
申请日：2014-12-16
Applicant: 新疆大学 , 新疆医科大学第一附属医院
IPC: G01N21/25 , G01N21/3577
Abstract: 本发明提供一种基于多孔硅的高血压血清学的检测方法，包括如下步骤：⑴制备多孔硅Bragg反射镜；⑵多孔硅Bragg反射镜的表面功能化处理；⑶分别将5种待测抗原的抗血清化学处理固定在多孔硅Bragg反射镜上；⑷将5片多孔硅微腔组装成一个传感基底；⑸将传感基底浸泡于含有5种抗原的血清样品中，分别检测每个单元浸泡前后的反射光谱，依据单元1-5反射光谱所发生的红移，依次判断样品中是否含有第1-5种抗原；⑹根据反射光谱红移的量计算出每一种抗原的浓度，以此得到样品溶液中5种抗原的有无和多少。
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公开(公告)号：CN104458660A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410646324.2
申请日：2014-11-15
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/59
Abstract: 本发明提供一种基于透射式多孔硅光子晶体微腔角度检测装置的生物分子检测方法，主要的实验仪器为1310nm激光器和光功率检测计（多孔硅对1310nm光波透明）；激光器以一定的角度入射到以多孔硅光子晶体微腔传感器上，用光探测器接收透射光功率，固定激光器和光探测器，旋转多孔硅基底，找到微腔结构对应的最大透射光强功率的角度，然后添加生物改变多孔硅层折射率，再检测透射光的最大光强功率对应的角度，通过前后角度的改变，来检测添加生物浓度。
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