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公开(公告)号：CN118116457A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410052880.0
申请日：2024-01-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明设计一种基于分布式多任务烟花算法的SNP相互作用检测方法，属于计算机技术领域；首先划分SNP交互作用检测任务，并对划分的每个任务采用基于分解的多目标烟花算法独立进化；然后判断迭代次数是否达到l代，若是则触发任务间的知识迁移策略：比较当前开发子种群的最优个体和探索子种群的最优个体，将其中更优的个体进行保存并与其他任务进行信息交换；最后设置迭代次数，判断是否达到最大迭代次数，若是则收集各个任务返回的非支配解到集合中，返回集合为最终结果，即最终得到不同阶数的致病SNP组合的集合；本发明能够改善现有SNP交互作用识别方法搜索速度慢、效率低等问题，旨在保证识别精度的同时尽可能的提高搜索效率。
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公开(公告)号：CN120045742A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510108948.7
申请日：2025-01-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/9032 , G06F18/2135 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于自身维度的高维k近邻微簇搜索方法，涉及相似性检索技术领域。该方法首先对向量数据库中的对象进行投影，计算每个对象的自身维度，对向量数据库中所有对象进行分块，并为每个数据块构建索引；将查询向量投影到向量数据库同一空间中，计算查询向量的基准维度；设定k近邻微簇查询结果的簇心与查询向量之间距离上限，从查询向量的基准维度为查询起点设置左右指针在指针对应的数据块内进行范围查询；检验k近邻微簇查询结果是否满足k近邻微簇查询距离要求和密度要求，更新距离上限，继续进行查询，直到左右指针都已达到查询结果所在数据块的左右边界，返回k近邻微簇结果集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110013247B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910437430.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于心电图应用技术领域，提供一种心电图P波和T波的检测、区分与定位方法。该方法采用小波变换、规则匹配、机器学习等算法，先通过小波变换和机器学习相结合的算法进行心电信号的质量评估，根据评估结果决定心电信号的预处理流程，然后在经过小波变换的数据上进行检测区间的定位，接下来是基于规则的P波、T波查找以及区分，最后通过结合多个导联以及P波存在的特点进行P波筛选，最终实现心电图多个P波、T波定位以及区分，突破目前方法寻找单个P的局限性，提高P波、T波检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117951251A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410052881.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于乘积量化的高效代码搜索方法，涉及代码搜索技术领域。该方法首先获取代码片段和代码片段对应的自然语言描述；并对获取的代码片段和对应的自然语言描述，进行预处理，提取代码片段的多种特征信息；然后构建代码片段特征向量；并将代码片段特征向量量化成低维向量；再针对用户输入的自然语言查询进行预处理，得到自然语言序列；进而构建自然语言查询向量；并对自然语言查询向量进行维度分段；进而为每个自然语言查询子向量构建查询表；最后在代码数据库中查找到与自然语言查询向量最为相似的代码片段；并使用重排对查询结果进行二次筛选。该方法可以在不牺牲基线代码搜索模型过多准确率的情况下，大幅度提升代码搜索速度。
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公开(公告)号：CN109875550A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910261215.1
申请日：2019-04-02
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/0472
Abstract: 本发明属于计算机技术与心电图技术的交叉领域，公开一种心室除极关键点检测方法。基于阈值法和局部距离变换法思想，对预处理过的ECG信号，在已知QRS波群主峰位置的条件下，对对应心室除极的多种形态QRS波群准确、快速地定位其起点、Q点、R点、S点和J点，并且计算简单、易于实现，为多种ECG处理问题提供一种新的解决途径，比如QRS波群分类、心电轴计算等。相对于小波变换方法，本方法速度更快、适用范围更广、更适用于商业使用；相对于传统的斜率比值法，本方法的抗干扰性更强、适用范围更广。
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公开(公告)号：CN109875550B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910261215.1
申请日：2019-04-02
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/0472
Abstract: 本发明属于计算机技术与心电图技术的交叉领域，公开一种心室除极关键点检测方法。基于阈值法和局部距离变换法思想，对预处理过的ECG信号，在已知QRS波群主峰位置的条件下，对对应心室除极的多种形态QRS波群准确、快速地定位其起点、Q点、R点、S点和J点，并且计算简单、易于实现，为多种ECG处理问题提供一种新的解决途径，比如QRS波群分类、心电轴计算等。相对于小波变换方法，本方法速度更快、适用范围更广、更适用于商业使用；相对于传统的斜率比值法，本方法的抗干扰性更强、适用范围更广。
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公开(公告)号：CN110013247A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910437430.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于心电图应用技术领域，提供一种心电图P波和T波的检测、区分与定位方法。该方法采用小波变换、规则匹配、机器学习等算法，先通过小波变换和机器学习相结合的算法进行心电信号的质量评估，根据评估结果决定心电信号的预处理流程，然后在经过小波变换的数据上进行检测区间的定位，接下来是基于规则的P波、T波查找以及区分，最后通过结合多个导联以及P波存在的特点进行P波筛选，最终实现心电图多个P波、T波定位以及区分，突破目前方法寻找单个P的局限性，提高P波、T波检测的准确率。
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