一种基于IR-UWB雷达的生命体征检测方法

    公开(公告)号:CN114983359A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210699152.X

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于IR‑UWB雷达的生命体征检测方法,属于生理信息领域。该方法包括以下步骤:在室内部署IR‑UWB雷达采集被测者在不同活动状态的人体特征数据;基于MTI算法对数据进行预处理;频谱稀疏最大化的生命体征探测方法。本发明针对现有的呼吸心跳信号监测多采用接触式设备,在无接触情况下检测准确率低的不足,提出了一种利用IR‑UWB雷达采集人体特征数据,通过MTI算法对数据进行预处理,随后利用频谱稀疏最大化的生命体征探测方法,实现从经过预处理后的IR‑UWB雷达信号中提取人体特征数据中的呼吸心跳信号。

    基于低质量伪标签细化的医学图像涂鸦分割算法

    公开(公告)号:CN116721250A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310408642.4

    申请日:2023-04-17

    Inventor: 乔丽红 龙星海

    Abstract: 本发明公开了一种基于低质量伪标签细化的医学图像涂鸦分割算法,包括以下步骤:(1)使用典型的self‑training框架,该框架具有相同架构的两个模型,分别命名为教师和学生,教师学生模型仅在更新权重时有所不同;(2)带标签的学生模型分支中的伪标签来自于同一图像的两个不同教师学生模型,这有助于提高伪标签的质量和一致性;(3)使用每像素熵来分离高置信度像素和低置信度像素,所有高置信度像素的预测结果被用作正样本推导伪标签,而低置信度像素被推入由负样本组成的分类队列中,以便利用所有候选像素来训练模型(4)为了避免负样本过度偏向某个类别,为每个类别都分配了一个分类队列,以确保每个类别的负样本数量均衡,同时,由于数据集的长尾现象,特定的类别在一次迭代中是非常有限的,因此我们使用Memory‑Bank来存储负样本。

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