阿尔茨海默病预测模型训练方法、阿尔茨海默病预测方法及设备

    公开(公告)号:CN119169398B

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411674769.1

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 本申请提供阿尔茨海默病预测模型训练方法、阿尔茨海默病预测方法及设备,训练方法包括:采用磁共振成像样本的脑室轮廓点云及第一深度学习模型得到第一阿尔茨海默病预测结果数据;采用经协变量校正后的脑室体积比数据及第二深度学习模型得到第二阿尔茨海默病预测结果数据;将第一阿尔茨海默病预测结果数据、第二阿尔茨海默病预测结果数据以及分类标签集中训练SVM模型以用于预测阿尔茨海默病预测融合结果。本申请能够聚焦脑室形态学特征并实现脑室形状的精准刻画,能够有效消除无关因素干扰,能够采用脑室多维数据进行集成学习,并能够有效提高阿尔茨海默病预测模型的分类性能和泛化能力,进而能够有效提高阿尔茨海默病预测效率及准确性。

    一种基于远期合同的边缘网络计算卸载方法

    公开(公告)号:CN116643808B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202310614116.3

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于远期合同的边缘网络计算卸载方法,本发明属于边缘网络计算卸载领域,包括:构建边缘计算网络,所述边缘计算网络包括:服务提供商和边缘计算节点;基于所述边缘计算网络,设定所述边缘计算节点的计算任务,基于所述计算任务,构建计算卸载模型;基于所述计算卸载模型,得到所述边缘计算节点的风险忍受程度;基于所述风险忍受程度的取值分布,所述服务提供商与所述边缘计算节点签订远期合同;基于所述远期合同,得到所述边缘计算节点的计算卸载方案。本发明考虑了计算资源的不确定性,设计了计算卸载模型;同时考虑了计算资源的不确定性所导致的风险,并设计了基于远程合同的计算卸载方案。

    一种基于远期合同的边缘网络计算卸载方法

    公开(公告)号:CN116643808A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310614116.3

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于远期合同的边缘网络计算卸载方法,本发明属于边缘网络计算卸载领域,包括:构建边缘计算网络,所述边缘计算网络包括:服务提供商和边缘计算节点;基于所述边缘计算网络,设定所述边缘计算节点的计算任务,基于所述计算任务,构建计算卸载模型;基于所述计算卸载模型,得到所述边缘计算节点的风险忍受程度;基于所述风险忍受程度的取值分布,所述服务提供商与所述边缘计算节点签订远期合同;基于所述远期合同,得到所述边缘计算节点的计算卸载方案。本发明考虑了计算资源的不确定性,设计了计算卸载模型;同时考虑了计算资源的不确定性所导致的风险,并设计了基于远程合同的计算卸载方案。

    多维磁共振成像方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115356672B

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211294109.1

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明提供一种多维磁共振成像方法、系统及存储介质,所述方法包括:确定磁共振成像的采集序列和第一采集参数,所述第一采集参数包括反转时间、扩散敏感梯度值、回波时间和脉冲重复时间;基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化,得到优化后的第二采集参数;基于优化后的所述第二采集参数构建优化后的核函数,并基于优化后的所述核函数完成被测样品的磁共振信号采集;根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱。该多维磁共振成像方法缩短了多维磁共振信号的采集时间。

    多维磁共振成像方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115356672A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202211294109.1

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明提供一种多维磁共振成像方法、系统及存储介质,所述方法包括:确定磁共振成像的采集序列和第一采集参数,所述第一采集参数包括反转时间、扩散敏感梯度值、回波时间和脉冲重复时间;基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化,得到优化后的第二采集参数;基于优化后的所述第二采集参数构建优化后的核函数,并基于优化后的所述核函数完成被测样品的磁共振信号采集;根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱。该多维磁共振成像方法缩短了多维磁共振信号的采集时间。

    用于生鲜食品运输的物联网全程监控温湿度的系统和方法

    公开(公告)号:CN109945919A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910131749.2

    申请日:2019-02-22

    Abstract: 一种用于生鲜食品运输的物联网全程监控温湿度的系统和方法,该系统设有三类组成装置:分别独立安装在不同机动车辆货柜内的多个移动温湿度监测装置、以及通过电信网络与移动温湿度监测装置连接的温湿度控制服务器和多个温湿度监测客户端,每个温湿度监测客户端还分别与各自对应的移动温湿度监测装置实现远程网络连接。本发明能够有效提高生鲜食品运输系统的综合性能,显著降低生鲜食品在运输旅途中的损失;同时,监控运输过程中的车辆货柜空间内的环境温湿度,一旦温湿度超过设定容限值,就立即告警,且用手机移动客户端作为接收装置,充分利用手机的移动性、普及性和便携灵活性,监管人员无需在特定地点就能立即获知告警信息,大大方便管理人员。

    基于信息物理融合系统CPS的慢性病康复远程通信支持系统

    公开(公告)号:CN105847331B

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201610151333.3

    申请日:2016-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于信息物理融合系统CPS的慢性病康复远程通信支持系统,属于通信技术领域。所述系统包括医生客户端、管理员客户端、病患客户端以及管理控制器;所述系统是将CPS技术应用于医生和慢性病病人间的互动过程,能够帮助双方建立密切医患关系,根据病人的病历记录和当前状况给出指导建议;病人能够通过本系统记录并存储体征指标、日常出入量、化验单图片等信息,并能跟医生实时通话,交互的病情进展语音信息可转换为病历和医嘱。本发明解决了现有治疗流程中信息不准确、医患关系不密切、挂号就诊不方便、病人医疗成本高等问题,能够有效检查和降低交互信息的错误率、漏检率,协助医生和病患优化治疗和康复效果。

    一种基于压缩感知的信号处理方法

    公开(公告)号:CN105099462B

    公开(公告)日:2018-08-03

    申请号:CN201410217469.0

    申请日:2014-05-22

    Abstract: 本申请公开了种基于压缩感知的信号处理方法,包括:采集原始信号;根据原始信号构造测量矩阵;将测量矩阵与原始信号相乘,得到降维的观测信号,并对观测信号进行后续信号处理。其中,在构造测量矩阵时,首先根据原始信号x的长度N,构造N1×N1(N1≥N)维的标准哈达玛(Hadamard)矩阵H,再对哈达玛矩阵进行截取和采样构成亚采样矩阵,并对亚采样矩阵进行基于SVD分解的奇异值修正,从而得到测量矩阵。应用本申请,能够在解除对原始信号长度限制的基础上提高信号的重构精度。

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