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公开(公告)号：CN112014450B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010932791.7
申请日：2020-09-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N27/327 , G01N27/48
Abstract: 一种基于Fc‑ECG/MEL/AuNPs/SPE修饰电极电化学检测C‑反应蛋白的方法，采用电沉积技术以及静电吸附作用，制作了一种新的电化学传感器Fc‑ECG/MEL/AuNPs/SPE，用于C‑反应蛋白的检测。以SPE为基底，利用二茂铁甲酰谷胱甘肽（Fc[CO‑Glu‑Cys‑Gly‑OH]，Fc‑ECG）为电化学探针和识别元件，对CRP的特异性识别作用，并借助于三聚氰胺和金纳米材料的协同作用，双重增强电化学信号构建传感器，使用DPV法实现CRP的检测。该方法操作简单、省时、费用低且具有较低的检测限。
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公开(公告)号：CN111079837A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911296248.6
申请日：2019-12-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于二维灰度图像检测识别分类的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获得二维灰度图像；2）构建二维卷积块；3）特征提取；4）获得特征图；5）提取时间信息；6）保留和遗弃；7）选择性屏蔽节点；8）得到最终分类结果。这种方法基于二维卷积神经网络和长短期记忆网络结合的模型来对图像检测识别分类，能提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN106404874B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201610764935.6
申请日：2016-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N27/48
Abstract: 一种基于电化学探针高灵敏度检测还原型谷胱甘肽的方法，利用稀土铈(IV)作为电化学探针，基于Ce(IV)和GSH进行氧化还原反应，Ce(IV)转化为Ce(III)时有电化学信号的变化，建立一种电化学传感器技术检测还原型谷胱甘肽的方法。本方法在CHI660D电化学工作站完成，工作电极为金电极，对电极为铂电极，参比电极为银/氯化银电极，电化学测试为示差脉冲法，实验条件是支持电解质为1.0 mol/L Na2SO4，溶液pH值为6，测试温度为25℃；使用DPV法分别测定其电流值的变化。电流值与所加GSH浓度成线性关系，通过计算得出GSH的检测浓度，检测限为0.05 nmol·L‑1。
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公开(公告)号：CN116982951A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310858044.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明涉及生物信号检测技术领域，具体涉及一种基于组合特征的无创血压预测方法，通过对原始的光电容积脉搏波信号PPG进行预处理工作，获得相对平滑的PPG信号；对预处理后的信号进行特征提取，得到参与组合的PPG特征参数，再通过组合特征的方法获取新的特征参数；将原特征与新特征一同作为模型输入，建立机器学习模型对收缩压SBP和舒张压DBP进行预测。本发明仅使用PPG信号进行血压预测，通过组合特征的形式来降低所使用的特征数量，在能保证准确性的前提下减少特征提取工作的繁杂性，对于无创连续血压预测方法的研究具有重要意义，也对便携式血压计的血压估计方法提供参考。
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公开(公告)号：CN111079837B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201911296248.6
申请日：2019-12-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种用于二维灰度图像检测识别分类的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获得二维灰度图像；2）构建二维卷积块；3）特征提取；4）获得特征图；5）提取时间信息；6）保留和遗弃；7）选择性屏蔽节点；8）得到最终分类结果。这种方法基于二维卷积神经网络和长短期记忆网络结合的模型来对图像检测识别分类，能提高分类的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108514889A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810320870.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B01J27/24 , C02F1/30 , C02F101/36 , C02F101/38
Abstract: 本发明公开了一种荧光掺杂碳纳米N,B-CDs催化剂，以柠檬酸、硼酸和尿素为原料，经一步水热法制备而得。其制备方法为：柠檬酸、硼酸、尿素作为前聚体；柠檬酸提供碳源，尿素提供氮源，硼酸提供硼源，经一步水热法制备而得。本发明在光催化降解亚甲基蓝（简称MB）中的应用，在可见光照射下展现优秀的光催化降解MB能力（降解率高达97.8%）。本发明不仅提供了一种制备工艺简单、成本经济的新制备方法，而且制备的荧光掺杂碳纳米材料具有很强的荧光，同时，具有优秀的稳定性和良好的水溶性，因此在环境修复、污水处理及分离科学等领域有着良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119274646A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411306649.6
申请日：2024-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于DQN强化学习的癌症患者基因甲基化特征筛选方法，该方法通过构建深度Q网络模型，将基因甲基化特征筛选问题转化为强化学习问题，以最大化预测准确性为目标，动态地选择最具代表性的甲基化特征。该方法首先对癌症患者的基因甲基化数据进行预处理，然后通过DQN模型在多轮训练过程中不断优化特征选择策略，最终筛选出与癌症诊断和预后密切相关的关键甲基化特征。本发明能够有效减少特征维度，提高模型的泛化能力，并在癌症的早期诊断、个性化治疗及预后评估中具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN117462121A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311354388.0
申请日：2023-10-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/1455 , G01D21/02 , G06F18/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种无创血红蛋白检测方法，包括以下步骤：采集用户光电容积脉搏波信号、手指位移数据特征、以及手指压力数据特征；利用特征提取算法提取光电容积脉搏波的形态学特征，同时对光电容积脉搏波信号、手指位移数据特征、手指压力数据特征进行信号质量评价确定该段信号是否可用；将光电容积脉搏波的形态学特征、手指位移数据与手指压力数据取平均值作为血红蛋白定量的特征，再通过定量模型换算即可得到对应的血红蛋白含量。本发明主要使用光电容积脉搏波法进行无创血红蛋白的检测，并结合检测过程中透射式光源与传感器间的距离、手指对光电二极管施加的压力两个因素作为特征进行检测，同时代入无创血红蛋白预测模型当中，提高检测精确度。
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公开(公告)号：CN104771181A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510177867.9
申请日：2015-04-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/1455
CPC classification number: A61B5/1455 , A61B5/024 , A61B5/14532 , A61B5/6824
Abstract: 本发明公开了一种反射式无创血糖检测仪，包括检测模块，数据处理系统，存储单元和显示单元；数据处理系统，存储单元和显示单元集合在一壳体内设在检测仪的顶部，检测模块设在检测仪的底部，检测模块和壳体之间设有腕带连接，腕带内设有电源线和信号线，实现检测模块和壳体内各模块的数据通信。本发明是基于光学法检测血糖浓度的检测仪，可在一段时间内实现快速准确的无创血糖检测所必须的各个生理参数，包括人体血氧饱和度， 脉率以及血糖浓度等，在简化血糖检测算法的同时，提高检测的灵敏度，且方便快捷，非常适合家庭使用。
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公开(公告)号：CN119274647A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411306650.9
申请日：2024-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG强化学习的癌症患者基因甲基化特征筛选方法。该方法通过深度确定性策略梯度算法（DDPG）与基因甲基化数据相结合，旨在从海量的基因甲基化数据中精准筛选出与癌症分类密切相关的重要特征。系统通过连续状态空间与动作空间的有效探索，对基因甲基化特征进行动态选择，并通过强化学习的奖励机制优化特征选择策略。此方法不仅能够显著提高癌症分类模型的准确性，还能通过分析筛选出的特征，为癌症的早期检测与个性化治疗提供有力支持。该发明有效解决了高维基因数据特征选择的挑战，提升了生物医学研究中的数据处理效率，具有广泛的应用前景和实际价值。
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