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公开(公告)号：CN116930241B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310824584.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种优化分子交换磁共振测量采样轨迹的方法，所述方法包括：(1)确定分子交换系统的生理/物理参数数量和对应范围，生成仿真生理/物理参数数据集；(2)确定分子交换磁共振测量方法并设置采集参数；(3)构建端到端的统一网络模型，包括采样轨迹优化网络、生成噪声信号网络和参数估计网络；(4)将仿真生理/物理参数作为输入进行训练，直到网络收敛完成训练，得到优化后的采样轨迹和对应的参数估计网络。本发明还公开了一种分子交换磁共振测量方法及装置。本发明提供的优化分子交换磁共振测量采样轨迹的方法提高了生理/物理参数估计的效率和准确度，可应用于不同分子交换磁共振测量方法中。
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公开(公告)号：CN114820450B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210309520.5
申请日：2022-03-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , A61B6/00 , A61B6/50 , A61B6/03
Abstract: 本发明公开了适宜李氏人工肝治疗的CT血管造影图像分割方法，获取肝部CT血管造影图像，在上位机中将肝部CT血管造影图像进行数据增强处理后获得的图像输入至CT血管造影图像分割网络，获得二维分割结果影像和分类结果；CT血管造影图像分割网络包括UNet++图像分割网络和ResNet‑Att图像分类网络；ResNet‑Att图像分类网络包括以ResNet50‑base为基础预测网络加入改进后的Attention自注意力模块。本发明适宜李氏人工肝治疗的CT血管造影图像分割方法可有效地用于对病人肝脏CT影像进行分割和分类。
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公开(公告)号：CN118607571A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410355979.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及粮堆温度预测技术领域，公开了基于图神经网络和循环神经网络的粮库粮堆温度预测方法，包括采集粮仓内温度传感器的当前温度数据和过去连续6个时间点的温度数据，并采用Z‑Score进行分别进行标准化处理；将标准化处理后的温度数据采用改进的生长算法生成掩码矩阵；将经标准化处理后的温度数据和掩码矩阵输入已训练好的GA‑CGRN模型进行预测：首先将标准化处理后的当前温度数据与掩码矩阵合并为扩展矩阵，然后，扩展矩阵依次经过多层感知器层、节点嵌入层和时空块堆叠层，最后通过线性层获得未来的粮食存储的预测温度。本发明可以对粮仓温度提供全面准确的预测，在粮食发热等问题出现时及时进行干预，确保粮食的安全储存。
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公开(公告)号：CN114847875A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210303575.5
申请日：2022-03-24
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法，包括分别采集被试者在静息态和任务态时的近红外血氧数据，以及头部与颈部区域的红外热像；然后对近红外血氧数据进行数据预处理和特征提取，再进行归一化和主成分分析PAC特征降维后，输入至功能性近红外血氧数据异常检测模型检测，输出血氧分类结果；将红外热像输入至红外热像异常检测模型输出红外热像分类结果；最终汇总血氧分类结果和红外热像分类结果。本发明利用功能性近红外光谱和红外热像检查的无创、非侵入式、适用人群广的特点，快速准确地达到近红外血氧数据异常和红外热像中异常部位分类的目的，结合两种检测手段可以使检测结果更加全面、可靠、有说服力。
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公开(公告)号：CN114821154A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210317338.4
申请日：2022-03-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的粮库通风窗状态检测算法，通过图像或视频采集设备采集获取粮库的通风窗场景图片；在上位机中，将通风窗场景图片输入至粮库通风窗状态检测网络进行通风窗定位与状态分类；粮库通风窗状态检测网络以YOLOv5s网络为基础网络，包括依次连接的主干网络、特征融合网络和预测头三部分，主干网络的C3模块中加入挤压激励SE模块形成SE‑C3模块；预测头中，将原来的耦合头修改为解耦头。本发明使用基于YOLOv5s的改进算法，在粮库环境下对通风窗开闭状态进行判断，在图片背景、拍摄角度、观察距离、光照条件等发生变化时，仍可以保持较高的检测精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114708207A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210298081.2
申请日：2022-03-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolo v3改进的红外热像颈椎部位提取的方法，过程为：采集颈椎部位的红外热像图，然后在上位机中，先将红外热像图的长宽尺寸缩放为32的倍数，后通过高斯滤波算法对缩放后的红外热像图进行降噪处理，将降噪处理后的图片输入改进的Yolo v3目标检测网络进行目标提取，得到带有颈椎部位的预测边界框、类别和预测置信度的图像并在上位机中显示。本发明通过在Yolo v3目标检测网络引入残差特征增强模块减少了特征融合时带来的高层的信息损失，另一方面引入注意力机制模块，在低层快速扫描，获得需要重点关注的目标区域减小其与高层特征之间的语义差异，提高了识别精度，同时保留了泛化能力强、速度快等优点。
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公开(公告)号：CN114609042A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210280021.8
申请日：2022-03-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/01 , G01N21/359 , G01N21/45 , G01N21/84 , G01N21/3504 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种粮库粮食和气体成分的光谱分析装置和使用方法，包括光谱检测箱和近红外光谱仪，光谱检测箱包括卤素灯光源、固相检测室和气相检测室，近红外光谱仪包括光谱分析模块和工控机，光谱分析模块设于光谱检测箱内，工控机与光谱检测箱分离设置；卤素灯光源的光线通过机械式光开关后分为二路：一路通过气态检测光纤入线、气相检测室和气态检测光纤出线后引至光谱分析模块，另一路通过固态检测光纤入线、固相检测室和固态检测光纤出线后引至光谱分析模块。本发明同时还提供了检测粮食成分的固态检测模式和检测气体成分的气态检测模式的使用方法，即可用以粮食成分的光谱分析，又可用以气体成分的光谱分析。
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公开(公告)号：CN111007399B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201911116289.2
申请日：2019-11-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进生成对抗网络的锂电池荷电状态预测方法，包括以下步骤：采集锂电池的模态参数和锂电池样本中真实的荷电状态SOC；使用回归模型R来估计生成模型G输出G(z,c)与条件变量c之间的的互信息的下界值；使得生成模型G和判别模型D互相对抗，达到纳什均衡；利用生成模型G产生样本，将其添加到回归模型R使用到的训练集中训练；生成模型G、判别模型D和回归模型R交替训练使得每个模型都趋趋向于收敛。本发明利用生成模型扩展符合原始分布的训练集，同时在改进生成对抗网络中使用随机修正线性单元RReLU及指数线性单元Exponential Linear Units(ELU)两种激活函数来获取更强的模型表现力，更好的学习锂电池的非线性特性。
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公开(公告)号：CN113109717A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110329255.2
申请日：2021-03-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/367 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征曲线优化的锂电池荷电状态估算方法，包括以下：每10％电池荷电状态SOC为一个采样点，获取离散的OCV‑SOC的特征曲线L1，获取连续的OCV‑SOC的特征曲线L2；基于差分进化DE方法，融合获取的特征曲线L1和特征曲线L2；最终基于扩展卡尔曼EKF引入历史SOC估算结果误差的权重项因子建立W‑EKF估算模型，联合二阶RC电池等效电路模型，输入实时采集的不同工况下锂电池实测电压、电流和温度数据，精准估算当前时刻下的SOC值。本发明的方法用以电池荷电状态(State of charge，SOC)的精确估算。
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公开(公告)号：CN112890767A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011642956.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种口手足健康状态自动检测装置，包括至少一个图像与热像的采集分析装置(1)与一个远程主机(2)；图像与热像的采集分析装置(1)包括数据传输和控制单元(151)，数据传输和控制单元(151)分别与热红外热像采集模块(11)、至少一个图像采集模块(12)、显示模块(13)、个人信息输入单元(154)、口手足图像分析单元(153)和存储单元(155)均信号相连；个人信息输入单元(154)包括手工输入装置和人脸识别装置；口手足图像分析单元(153)包括口手足深度卷积神经网络。本发明还同时公开了利用上述装置进行的口手足健康状态自动检测方法。
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