公开(公告)号：CN119152941A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411211254.8

申请日：2024-08-30

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 徐祺浩 ,  罗笑玲 ,  徐勇

IPC: G16B30/10 ,  G16B50/00 ,  G16B40/00 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了基于排序学习技术的蛋白质同源特征表示方法，包括如下步骤：训练一个对PSI‑BLAST结果可以修正的排序模型；将搜索序列输入到PSI‑BLAST中，使用一次迭代搜索出相似的蛋白质列表；使用排序模型来对上一次搜索出的相似性蛋白质列表进行重新排序；使用PSI‑BLAST默认的E‑value计算需要构建多序列比对的序列个数，从上一步重新排序列表中提取相应数目的蛋白质；本发明通过构建基于排序学习技术的蛋白质同源特征表示方法，一方面通过排序学习技术降低已有同源搜索方法中的非同源噪音问题，另一方面通过排序学习技术将改进的同源搜索方法进行融合，发挥不同方法之间的互补性，进一步提高搜索结果中同源特征的质量。

公开(公告)号：CN119048759A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411271128.1

申请日：2024-09-11

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 徐祺浩 ,  罗笑玲 ,  徐勇

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/20 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V40/18

Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，且公开了基于异构卷积感知网络的糖尿病视网膜病变病灶分割方法，包括如下步骤：将输入的眼底图像进行预处理，使眼底图像的分辨率统一调整为预设分辨率，并去除多余的背景部分；构建基于异构卷积感知网络的模型，并使用加权交叉熵损失函数和噪声调整损失函数相结合的训练策略进行训练；将预处理后的测试眼底图像输入到训练好的模型中进行预测，输出预测结果；对模型输出的预测结果进行后处理，后处理包括特征图大小的还原、病灶涂色，获得最终的分割结果，本发明采用异构条形卷积、异构调制可变形卷积和异构近远感知卷积结构，提高了分割精度，还增强了模型的鲁棒性。