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公开(公告)号:CN115721322A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211598898.8
申请日:2022-12-14
Applicant: 江苏理工学院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/291 , A61B5/256 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的老年人睡眠异常监测系统及方法,边缘监测和处理模块接收并处理老年人睡眠期间采集到的脑电信号,利用部署好的深度学习模型判断所述脑电信号是否存在异常,并对脑电信号的数据进行清洗与脱敏后上传至云端学习模块,云端学习模块接收并存储边缘监测和处理模块清洗和脱敏后的数据,并利用存储的数据集更新优化深度学习模型;边缘监测和处理模块若识别发现脑部信号存在异常,直接通过家庭无线网络或者4G/5G移动网络连接手机终端应用程序设置的紧急联系人;并通过在医疗终端查看云端学习模块中存储的历史数据,以了解用户过往身体状况。本发明可以监测老年人在夜间休息过程中是否存在异常脑电信号,以防疾病发生。
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公开(公告)号:CN115171786A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210752688.3
申请日:2022-06-28
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明提供一种基于deBruijn图的肽序列组装方法和装置,所述方法包括以下步骤:获取轻重链序列数据,并使用所述轻重链序列数据创建序列比对数据库;将肽序列测试数据进行k‑mer处理,得到k‑mer序列集合;将所述k‑mer序列集合与所述序列比对数据库进行比对,得到比对得分;若所述k‑mer序列集合中是轻重链混合数据,则将所述比对得分分为轻链和重链两类,分别构建deBruijn图,若所述k‑mer序列集合是轻链或者重链数据,则直接构建deBruijn图;在所述deBruijn图中进行序列组装,得到组装好的肽序列。本发明能够将肽序列片段在区分轻重链的条件下进行肽序列组装,组装效率有了很大的提高,组装结果有效可靠。
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公开(公告)号:CN116612809A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310349726.5
申请日:2023-04-04
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G16B15/30 , G16B20/30 , G16B50/00 , G06T17/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实实现蛋白质结构可视化与靶点预测的方法,本发明将蛋白质的二维电镜图像输入设备服务器中,可将二维电镜图像重构为PDB格式的三维结构。蛋白质三维重构后可在服务器中完成PDB的格式转变,使其能够更好的用于虚拟现实下的三维建模。模型建立完毕,使用者可使用虚拟现实设备在虚拟现实场景中自由地观察和探索蛋白质结构,从而寻找合适的口袋位置。然后,对找到的口袋进行对接实验,寻找相匹配的小分子。最后,根据实验结果,使用虚拟现实设备对蛋白质结构相应位置进行标记并保存,便于以后的实验需要。
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公开(公告)号:CN115861337A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211672295.8
申请日:2022-12-26
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法,本发明考虑了MRI数据在脊柱等骨骼方面的成像不清晰的情况,利用图像分类效果较好的EfficientNetV2 2D和EfficientNetV2 3D进行特征提取,通过ASPP 2D、ASPP 3D、Attention机制2D、Attention机制3D提高特征提取的能力,最后通过双线性插值进行上采样,最终得到分割结果。
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