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公开(公告)号:CN118245741A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410446465.3
申请日:2024-04-15
Applicant: 广州中医药大学(广州中医药研究院)
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络的产时胎监智能仿真生成判别方法,该方法利用WIACGAN模型结合1D‑CNN分类器实现对产时CTG数据的智能判别;所述WIACGAN模型从训练稳定性、生成器可控性以及生成样本多样性三个方面对传统GAN进行改进,实现同步生成质量更高的仿真CTG信号数据样本,为产时CTG信号的智能判别提供更加准确和可靠的数据支持;本发明不仅能对胎心率信号和宫缩压力信号进行同步增强,而且还能提高1D‑CNN分类器的分类判别性能,从而有效准确地为医师提供产时胎儿监护的辅助决策支持。
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公开(公告)号:CN118285774A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410446456.4
申请日:2024-04-15
Applicant: 广州中医药大学(广州中医药研究院)
IPC: A61B5/024 , A61B5/03 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于双注意力多模态融合的产时胎监智能判别方法,该方法分别对胎心率信号数据、宫缩压力信号数据、孕妇临床信息数据进行深度特征提取,再利用多头注意力机制与双向的跨模态注意力机制结合的双注意力机制提取得到三个不同模态间互补特征,接着将三个不同模态间互补特征与三个不同模态的深度特征融合形成多模态特征,输入至LGBM分类器进行分类判别,从而实现对产时胎儿状态的辅助评估;本发明的产时胎监智能判别方法将胎心率信号、宫缩压力信号和孕妇的临床信息数据输入到基于双注意力的多模态融合模块进行交互融合,本发明与不同模态特征组合的深度学习模型相比,与不同融合机制的深度学习模型相比,具有更优的分类判别能力。
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公开(公告)号:CN105547494B
公开(公告)日:2019-01-22
申请号:CN201610015362.7
申请日:2016-01-08
Applicant: 广州中医药大学(广州中医药研究院)
Abstract: 本发明公开了基于热释电红外传感器的室内人体定位装置及其实现方法,该装置包括热释电红外传感器节点,所述热释电红外传感器节点包括第一热释电红外传感器单元、第二热释电红外传感器单元、微处理器以及射频单元。该方法包括用于将检测区域沿径向进行环形划分的第一热释电红外传感器单元进行检测以及用于将检测区域划分为至少两个扇形检测子区域的第二热释电红外传感器单元进行检测;微处理器根据第一和第二热释电红外传感器单元所输出的信号获得距离信息和角度信息后代入极坐标中来计算得出人体目标位置的估计值。本发明可实现双自由度调制从而仅采用单个传感器节点便能进行定位,大大扩大应用范围。本发明可广泛应用于室内人体定位领域中。
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