公开(公告)号：CN116797512A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210244743.8

申请日：2022-03-14

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘锋 ,  崔荣升 ,  蒋英海 ,  张仕昂 ,  张爽

IPC: G06T7/00 ,  G06V20/69 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于全切片病理图像计算机辅助诊断领域。全切片病理图像的诊断在当代远程医疗体系中占据着非常重要的位置，图像中病理区域的识别结果决定着最终的医疗诊断方案水平。但现有的诊断方法仍存在着诊断时间消耗过长和诊断系统智能化程度低的缺陷，而且医生的人工分类会浪费大量的人力物力。为弥补现存不足，本发明公开了一种基于全卷积神经网络的全切片病理图像病灶分割诊断方法。本方法具有识别精确度高、时间成本低的特点，本方法可以代替或辅助传统人工病灶区域分割任务，根据神经网络的前期训练经验实现对病灶区域的精准识别和合理分割。基于上述优势，本发明可以广泛且准确的应用于日常医疗机构的病理图像计算机辅助诊断中。

公开(公告)号：CN114662523B

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202011413571.X

申请日：2020-12-07

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘锋 ,  张爽 ,  黄渝昂 ,  孟学冬

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  H04B1/7097 ,  H04B1/713 ,  H04B1/715 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于扩频通信信号检测领域。扩频通信信号的检测是现代军用与民用电子对抗的重要组成部分。现代扩频技术的超带宽、超高频，为基于传统奈奎斯特采样的检测技术带来负担。同时现有扩频信号检测算法的自适应与在线处理能力方面仍存在不足。为突破上述瓶颈，融合认知强化压缩感知与人工神经网络思想，本发明公开一种扩频通信信号的自适应压缩检测方法。一方面，认知强化压缩感知的思想能够降低信号采样率与处理复杂度；另一方面，人工神经网络能够增强算法的信号特征提取能力和在线处理能力。基于以上两点，本发明能够在缺乏信号先验知识的条件下，以较低的信号采样率，在线、自适应且准确地检测扩频通信信号。

公开(公告)号：CN114783526B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202210506799.6

申请日：2022-05-11

Applicant: 南开大学

Inventor： 曾婉雯 ,  张爽 ,  范蕊

IPC: G16B40/30 ,  G16B20/00 ,  G16B25/10 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于高斯混合图变分自编码器的深度无监督单细胞聚类方法，使用蛋白质‑蛋白质相互作用关系PPIs(或调控元件相互作用HiChIP)初始化基因调控网络A；使用K‑means方法初始化每个细胞的细胞聚类C；令基因调控网络A、单细胞基因表达数据X(或调控元件开放程度数据X)通过图编码器得到隐层；获得细胞聚类C,从高斯混合模型GMM中采样得到细胞低维表示Z：使用解码器预测基因调控网络A；计算损失函数，反向传播更新A、GCN，重复上述步骤，直至收敛；输出基因调控网络A，细胞低维表示Z，细胞聚类C。本发明在构建基因调控网络A的过程中完成对细胞的聚类和细胞表示的降维。

公开(公告)号：CN114783526A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210506799.6

申请日：2022-05-11

Applicant: 南开大学

Inventor： 曾婉雯 ,  张爽 ,  范蕊

IPC: G16B40/30 ,  G16B20/00 ,  G16B25/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于高斯混合图变分自编码器的深度无监督单细胞聚类方法，使用蛋白质‑蛋白质相互作用关系PPIs(或调控元件相互作用HiChIP)初始化基因调控网络A；使用K‑means方法初始化每个细胞的细胞聚类C；令基因调控网络A、单细胞基因表达数据X(或调控元件开放程度数据X)通过图编码器得到隐层；获得细胞聚类C,从高斯混合模型GMM中采样得到细胞低维表示Z：使用解码器预测基因调控网络A；计算损失函数，反向传播更新A、GCN，重复上述步骤，直至收敛；输出基因调控网络A，细胞低维表示Z，细胞聚类C。本发明在构建基因调控网络A的过程中完成对细胞的聚类和细胞表示的降维。

公开(公告)号：CN114662523A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202011413571.X

申请日：2020-12-07

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘锋 ,  张爽 ,  黄渝昂 ,  孟学冬

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  H04B1/7097 ,  H04B1/713 ,  H04B1/715

Abstract: 本发明属于扩频通信信号检测领域。扩频通信信号的检测是现代军用与民用电子对抗的重要组成部分。现代扩频技术的超带宽、超高频，为基于传统奈奎斯特采样的检测技术带来负担。同时现有扩频信号检测算法的自适应与在线处理能力方面仍存在不足。为突破上述瓶颈，融合认知强化压缩感知与人工神经网络思想，本发明公开一种扩频通信信号的自适应压缩检测方法。一方面，认知强化压缩感知的思想能够降低信号采样率与处理复杂度；另一方面，人工神经网络能够增强算法的信号特征提取能力和在线处理能力。基于以上两点，本发明能够在缺乏信号先验知识的条件下，以较低的信号采样率，在线、自适应且准确地检测扩频通信信号。

公开(公告)号：CN115604489A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202110775153.3

申请日：2021-07-09

Applicant: 南开大学(CN)

Inventor： 刘锋 ,  蒋英海 ,  崔荣升 ,  张仕昂 ,  张爽

IPC: H04N19/63 ,  H04N19/154 ,  H04N19/124 ,  H04N19/91

Abstract: 本发明属于图像压缩处理领域。图像压缩编码技术是现代多媒体与信息技术的重要组成部分。随着当今存储技术与网络传输技术建设的不断成熟，各类用户对图像信息的需求与日俱增，而图像数据对存储与网络传输资源的消耗也在逐渐增大。传统的图像压缩编码技术在满足人类视觉质量要求和图像的多分辨率处理方面，还有待提高。为了提高图像存储与传输效率，使用户能更为快捷地获取图像信息，本发明提出一种以人类视觉质量和显示分辨率为参数的图像压缩编码方法。一方面，二维离散小波变换符合人类视觉系统感知的特征，且支持多分辨率图像处理。另一方面，使用本发明中基于人类视觉质量原理的视觉阈值模型，能够有效优化图像码流，消除图像的视觉冗余，提高压缩性能。基于以上两点，本发明能够根据不同分辨率和人类视觉质量的需求，对图像进行不同程度的压缩编码。相较于传统的图像压缩方法，本发明能够在一定视觉质量和图像分辨率的前提下，降低图像压缩编码码率，提高图像编码效率，进而有效减少图像数据存储和网络传输的资源消耗。