公开(公告)号：CN117731302A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202410039975.9

申请日：2024-01-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  罗子鑫 ,  孙九悦 ,  阎星竹 ,  陈志栩 ,  蒋宇皓

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及信号识别技术领域，特别涉及一种基于迁移学习的帕金森病状态识别方法，包括采集局部场电位信号，对局部场电位信号进行预处理，将预处理后得到的一维信号转换为二维图像；通过预训练的VGG16网络对二维图像进行特征提取；将提取的二维图像特征输入随机森林分类模型进行分类，识别是否属于帕金森病状态；本发明能够同时关注输入序列中不同位置的关系，更好地捕捉序列中的长程依赖关系，从而为后续的病理状态识别任务提供更丰富的特征表示，提高分类模型识别的准确性。

公开(公告)号：CN117909918A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410083849.3

申请日：2024-01-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  贺祥飞 ,  张和华 ,  韦莉 ,  孙九悦 ,  喻致宽

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明涉及一种基于融合特征的监护仪故障预测方法和系统，包括：获取监护仪故障记录数据，并对监护仪故障记录数据进行预处理；利用训练好的预训练语言模型对监护仪故障现象描述文本进行特征嵌入，得到融合多种语言任务信息的第一融合特征；利用TF‑IDF模型提取出监护仪故障现象描述文本的词频特征；并根据词频特征对第一融合特征进行加权融合得到第二融合特征；将第二融合特征输入BiGRU模型进行进一步的特征提取得到第三融合特征；将第三融合特征输入注意力机制进行加权得到第四融合特征，将第四融合特征输入分类层，预测监护仪的故障类别；根据监护仪的故障类别预测结果和监护仪的真实故障类别构建加权损失函数对模型的参数进行更新。