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公开(公告)号：CN110782976B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201911029723.3
申请日：2019-10-28
Abstract: 本发明公开了一种全膝关节置换术假体型号预测方法，包括以下步骤：收集满足入选标准的患者术前膝关节的X光片以及患者的基本信息；对收集到的X光片及患者的基本信息进行预处理；将预处理后的图片和患者的基本信息作为特征，输入到基于深度学习技术训练完成的假体型号分类器中，得到患者在手术中各型号假体的使用概率。本发明可高效、准确地预测出所需的假体型号，检测准确率可达84％以上，该准确率已经达到和有经验的专家使用CT和X光片进行术前预测同等的水平，并且本发明只需使用X光片和患者基本信息，成本更低。
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公开(公告)号：CN110782976A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911029723.3
申请日：2019-10-28
Abstract: 本发明公开了一种全膝关节置换术假体型号预测方法，包括以下步骤：收集满足入选标准的患者术前膝关节的X光片以及患者的基本信息；对收集到的X光片及患者的基本信息进行预处理；将预处理后的图片和患者的基本信息作为特征，输入到基于深度学习技术训练完成的假体型号分类器中，得到患者在手术中各型号假体的使用概率。本发明可高效、准确地预测出所需的假体型号，检测准确率可达84％以上，该准确率已经达到和有经验的专家使用CT和X光片进行术前预测同等的水平，并且本发明只需使用X光片和患者基本信息，成本更低。
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公开(公告)号：CN114978654B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210533212.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法，其步骤包括：1)发射机将待发送信号通过发送网络编码后经通信信道发送给接收机；2)接收机通过所述通信信道获取发送信号对应的信息向量x并对信息向量x进行k次迭代运算，每次迭代运算利用目标攻击算法得到一攻击向量；然后将最后一次迭代所得攻击向量xadv的相反方向，作为防御向量的方向，得到防御向量xdef＝‑ξdef*(xadv‑x0)；其中，x0＝x，ξdef为防御半径；3)接收机将所述防御向量xdef和信息向量x输入接收网络进行解码，得到对应的解码信号。本发明大大提升了端到端通信系统的安全性能，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114978654A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210533212.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法，其步骤包括：1)发射机将待发送信号通过发送网络编码后经通信信道发送给接收机；2)接收机通过所述通信信道获取发送信号对应的信息向量x并对信息向量x进行k次迭代运算，每次迭代运算利用目标攻击算法得到一攻击向量；然后将最后一次迭代所得攻击向量xadv的相反方向，作为防御向量的方向，得到防御向量xdef＝‑ξdef*(xadv‑x0)；其中，x0＝x，ξdef为防御半径；3)接收机将所述防御向量xdef和信息向量x输入接收网络进行解码，得到对应的解码信号。本发明大大提升了端到端通信系统的安全性能，具有广阔的应用前景。
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