公开(公告)号：CN118447283A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202310366975.5

申请日：2023-04-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓欣 ,  张连花 ,  刘瑞 ,  肖斌 ,  洪心怡 ,  陈卓峰 ,  霍华翔

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06T7/11 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医学影像分类领域，具体涉及一种基于特征融合的孤独症磁共振图像分类方法与系统，所述方法包括：获取脑部核磁共振图像并进行预处理，进行脑部感兴趣区域分割，获取各脑部感兴趣区域记录血氧水平变化的时间序列；对得到的时间序列使用固定长度的随机滑动窗口数据增强和数据平衡；把处理之后的时间序列放入两个人工神经网络，分别学习时间序列的空域的局部、全局特征和时域的局部、全局特征；对得到的时域局部、全局特征和空域局部、全局特征进行特征融合，通过全连接层得到图像分类结果。本发明的方案克服了数据集的异质性，提高了磁共振图像的分类精度。

公开(公告)号：CN119760539A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411830951.1

申请日：2024-12-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓欣 ,  洪心怡 ,  梁文慧 ,  张勇 ,  马铭辉

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于脑机接口情绪识别领域，具体涉及一种基于多层次对齐的跨域EEG信号情绪识别方法，包括：获取脑电信号，将脑电信号输入到训练好的情绪识别模型中，得到情绪分类结果；情绪识别模型的训练过程包括：获取脑电信号并进行预处理，将预处理后的脑电数据划分为源域数据和目标域数据；对源域和目标域数据进行特征提取，得到浅层特征和深层特征；根据浅层特征的无条件MMD损失和深层特征的条件MMD损失更新模型参数，直到得到训练好的情绪识别模型；本发明通过浅层特征的无条件MMD损失有效减少了域间的通用特征差异，通过深层特征的条件MMD损失进一步增强了不同类别的特征一致性，实现了源域与目标域之间的精细特征对齐。