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公开(公告)号：CN113959974A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111138492.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 一种普适性近红外光谱模型的传递方法，搭建的1D‑MSRCNN，在普通一维卷积神经网络的基础上，加入构以二维图像的inception‑resnet结构为基础，1D‑inception‑resnet网络层；显著提升模型对近红外光谱的特征提取能力，并能够有效避免数据过拟合，达到更好的预测结果。且引入迁移学习方法，将在已有的厂商仪器采集的近红外光谱上建立的卷积网络模型迁移到其他厂商仪器采集的光谱，并在全连接层中加入多核MMD核函数，利用多核MMD核函数度量迁移前和迁移后数据间的差异，通过减少域差异来增强1D‑MSRCNN的具体任务层的特征迁移性。解决采集近红外光谱的仪器存在台间差异，在一台仪器上建立的模型，无法在另外的厂商仪器中应用问题，实现模型跨不同厂商的不同型号仪器的应用。
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公开(公告)号：CN113945537A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111138487.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/01 , G06N3/06 , G06V10/40
Abstract: 一种高准确度近红外光谱定量模型的建立方法，搭建适用于近红外光谱的一维‑多尺度残差卷积神经网络模型，简称1D‑MSRCNN；所述1D‑MSRCNN包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括依次串联连接的普通一维卷积网络、1D‑inception‑resnet网络层、全局最大池化层以及全连接层。在普通一维卷积神经网络的基础上，加入1D‑inception‑resnet网络层，该网络层的结构以二维图像的inception‑resnet结构为基础，将inception结构和resnet结构内的所有卷积均替换为一维卷积；利用多个并联的不同大小的卷积核进行一维卷积的特征信息提取，极大增加网络的感受野，能有效提取不同分辨率的光谱信息。且resnet‑1D结构，在加深网络深度的同时避免梯度消失。此外，全局平均池化为减少网络参数，避免过拟合，达到更好的预测结果。
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公开(公告)号：CN113959974B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111138492.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 一种普适性近红外光谱模型的传递方法，搭建的1D‑MSRCNN，在普通一维卷积神经网络的基础上，加入构以二维图像的inception‑resnet结构为基础，1D‑inception‑resnet网络层；显著提升模型对近红外光谱的特征提取能力，并能够有效避免数据过拟合，达到更好的预测结果。且引入迁移学习方法，将在已有的厂商仪器采集的近红外光谱上建立的卷积网络模型迁移到其他厂商仪器采集的光谱，并在全连接层中加入多核MMD核函数，利用多核MMD核函数度量迁移前和迁移后数据间的差异，通过减少域差异来增强1D‑MSRCNN的具体任务层的特征迁移性。解决采集近红外光谱的仪器存在台间差异，在一台仪器上建立的模型，无法在另外的厂商仪器中应用问题，实现模型跨不同厂商的不同型号仪器的应用。
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公开(公告)号：CN220423887U
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202320019549.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型涉及MRI造影床防护技术领域，且公开了一种医学影像MRI可调节造影床防护装置，包括机箱座，所述机箱座的顶端活动连接有造影床，所述造影床的一侧活动连接有MRI机架，所述造影床的另一侧开设有滑轨，所述滑轨的内侧活动连接有第一滑块，本实用新型通过设有的第一竖向防护柱、横向防护柱和第二竖向防护柱之间的相互配合，有利于对造影床上方的病患进行防护，防止患者从造影床的上方掉落，受到伤害，通过偏转块在连接柱的一端进行偏转，可带动第一竖向防护柱、横向防护柱和第二竖向防护柱进行偏转，方便患者上下造影床的表面，通过握柄和转轴可对防护装置进行限制，防止患者碰到防护装置，导致防护装置发生偏转，从而无法患者进行防护。
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