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公开(公告)号：CN115345204A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211023401.X
申请日：2022-08-25
Abstract: 本发明属于新生儿惊厥检测技术领域，具体涉及一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测系统；包括信号处理模块、特征提取模块、特征选择模块和分类模块，其中信号处理模块对信号处理并实现频率压缩；特征提取模块通过计算滑动窗口中每一列数据的统计学参数来提取特征；特征选择模块从特征提取模块最终的输出数据中选出各特征列中与其内部筛选出的特征种类相同的特征进行保留，分类模块采用支持向量机SVM模型对特征选择模块输出的分类模块输入数据进行分类，判定并输出每个样本是否对应为惊厥时刻；本系统对新生儿脑电信号进行分析，辅助医生准确高效地完成惊厥检测。
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公开(公告)号：CN118766475A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410751692.7
申请日：2024-06-12
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06F18/211
Abstract: 本发明属于脑电分析技术领域，具体涉及一种基于多领域特征和机器学习的早产儿脑功能年龄识别系统；采集早产儿脑电信号，对脑电信号进行降噪和数据分段，得到预处理后第一脑电信号；对第一脑电信号从多领域提取关键特征，包括时域特征、频域特征、非线性特征、以及基于脑功能连接网络的复杂图论特征；将提取到的时域特征、频域特征、非线性特征、复杂图论特征使用特征递归消除法进行特征选择并输入到随机森林中进行训练，得到训练好的随机森林回归模型；根据所述训练好的早产儿脑功能年龄识别系统输出目标早产儿脑电信号的脑功能年龄；本发明基于数据的机器学习建模方法，最大程度了挖掘了与早产儿脑功能年龄相关的脑电信号特征，并通过先进的特征选择方法筛选出效果最佳的特征组合，构建出了准确性高、泛化性强、可移植性高的预测模型，具有一定的理论价值与实际工程意义。
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公开(公告)号：CN118761025A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410751192.3
申请日：2024-06-12
IPC: G06F18/25 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F17/16 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于新生儿脑损伤程度分级检测技术领域，具体涉及一种基于弹性网和乌鸦优化融合算法的新生儿脑损伤分级系统；其中数据预处理模块接收新生儿原始脑电信号的文本数据，并将数据处理为独立样本，特征提取模块将独立样本数据使用定量脑电图分析获取定量信息，对于每个独立样本提取qEEG相关特征和幅度、谱密度、连通性相关和脉冲串间隔的mne相关特征，并进行标准化处理；特征初步筛选模块将独立样本数据使用基于弹性网回归的特征选择算法进行与新生儿脑损伤分级结果相关特征的初步选取，最佳特征子集确立模块使用乌鸦优化算法对特征初步筛选模块选取的特征进行进一步选取，确立与新生儿脑损伤结果强相关的最佳特征子集，模型分级判决模块使用支持向量机SVM机器学习模型对最佳特征子集确立模块确立的最佳特征进行新生儿脑损伤分级的预测，并输出预测结果；本发明能够提高新生儿脑损伤分级诊断的准确率，筛选出与结果强相关的特征，找到新生儿脑损伤的特征标志物，为临床医学诊断提供有效的辅助支持。
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公开(公告)号：CN119851879A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510316602.6
申请日：2025-03-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H20/70 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种早产儿母亲心理干预效果评估方法及系统，涉及心理评估技术领域。一种早产儿母亲心理干预效果评估系统，包括有：数据整理模块和效果评估模块。本发明通过同时分析被评估母亲的行为分析数据集和面部分析数据集，能够从多个角度全面评估母亲的心理状态；行为分析模型和面部分析模型分别提供了行为表现和情绪反应的独立评估，使得评估结果更加全面和精确，能够有效识别母亲的情绪波动、心理变化以及对早产儿的反应；通过多层次和多维度的行为分析，深入识别母亲的情绪、心理压力和行为模式，不仅考虑到母亲的行为方式，还能深入探讨其情感的内在机制，从而为心理干预提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118105032A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410131049.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 用于帕金森病检测的组合特征参数提取系统及帕金森病预测系统，本发明涉及特征参数提取系统和预测系统。本发明的目的是为了解决现有单一的语音信号特征不能全面反映帕金森病的特点，导致不能准确地检测出早期的帕金森病，而且脑电图信号数据量大不易处理的问题。用于帕金森病检测的组合特征参数提取系统包括：语音信号特征参数提取模块、脑电图信号特征参数提取模块、组合特征参数获取模块、降维模块；组合特征参数获取模块用于组合语音信号特征参数和脑电图信号特征参数；降维模块用于利用线性最小均方误差准则对组合特征参数向量进行降维，得到降维后的组合特征参数向量。帕金森病预测系统包括训练模块和预测模块。本发明涉及信号处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408463A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110734642.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于距离度量的细胞图像小样本分类系统；其中图像转换模块对细胞图像数据集进行处理，并采用训练好的图像转换网络得到细胞小样本数据集；预训练模块对构建的Resnet18分类模型进行预训练，小样本分类模块通过训练构建的细胞小样本分类模型实现对细胞小样本图像中的细胞进行分类；本系统能够辅助临床医生对血液细胞进行快速分类，以减少工作量，提高细胞分类能力以及模型泛化能力，对处理医学领域中的血液细胞小样本分类问题具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113392740A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110618743.5
申请日：2021-06-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于双重注意力机制的行人重识别系统；在strongbaseline网络中引入注意力机制，包含通道注意力机制和空间注意力机制，其中通道注意力机制可以通过空间维度上进行压缩促进模型以专注于关键通道；空间注意力机制可以通过聚合所有通道的类似特征来突出语义像素；注意机制的本质是强调对学习目标有用的重要位置，并通过将权重系数分配给图像特征信息来抑制无关信息；将注意力机制插入到人员重识别模型中，减小相机角度、身体姿势的变化、身体未对齐和图片多样化等问题，在不显著增加计算量和参数量的前提下能提升网络模型的特征提取能力，提升网络性能。
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公开(公告)号：CN112885409A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110059973.2
申请日：2021-01-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于结直肠癌蛋白标志物选择技术领域，具体涉及一种基于特征选择的结直肠癌蛋白标志物选择系统；其中数据处理模块采集大肠癌蛋白文本数据，并对数据进行处理，特征排序模块采集数据处理模块输出的数据，并按ReliefF法计算每种大肠癌表达蛋白的权重；特征选择模块使用Lasso方法计算每种大肠癌表达蛋白的特征重要性，最后分别将每种蛋白质的特征重要性与该种蛋白质的权重相乘，获得每种蛋白质的重要性评分，归一化处理得到每种蛋白质的最终重要性评分，将蛋白质的最终重要性评分从大到小进行排序，选择排名靠前的蛋白质作为输出；辅助临床医生对肿瘤生物标志物的鉴定，分析肿瘤组织与正常组织的蛋白质组差异。
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公开(公告)号：CN112561863A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011406222.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的粒细胞图片细粒度分类识别系统；包含定位模块和分类模块，其中定位模块利用Hourglass网络模型对输入的粒细胞图片进行特征提取，将粒细胞图片中的全部细胞分别进行定位，再将定位后的细胞裁剪出来，留下单个完整的细胞，并将全部裁剪出来的细胞进行尺寸归一化处理；分类模块采用构建的深度学习分类模型对定位模块定位出的粒细胞进行分类；辅助临床医生准确高效完成粒细胞分类识别计数任务，减小主观性带来的误差，减轻医生的工作量，辅助医生做出疾病判断；该系统能够有效解决非均衡数据下的细胞分类以及粒细胞间的细粒度分类，提升网络分类识别效果。
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公开(公告)号：CN106878310B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710095399.X
申请日：2017-02-22
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域，涉及命名数据网络下的一种实时流数据分发的方法；解决实时流数据分发不高效及用户与流数据源缺少交互问题；包括实时流数据分发机制和用户与流数据源服务器之间交互机制；实时流数据分发机制包括实时流数据分发链路建立过程和实时流数据分发链路断开过程；用户与流数据源服务器之间交互机制通过流数据源服务器沿实时流数据分发链路分发特定数据包实现，所有收到特定数据包的路由节点构建反向PIT条目以建立用户到流数据源服务器的反向通信链路，用户沿建立的反向通信链路发送用户产生的用户数据包；本发明能够实现高效的实时流数据分发,并增加用户与流数据源的交互性保证。
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