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1. 发明授权

CN117292243B 基于深度学习的心磁信号时空图像预测方法、设备及介质有权
公开(公告)号：CN117292243B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311575600.6
申请日：2023-11-24
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 魏嘉乐 , 李育玲 , 储昭碧 , 朱敏 , 孙辉 , 肖贤
IPC分类号： G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06F18/214
摘要：本发明的一种基于深度学习的心磁信号时空图像预测方法、设备及介质，根据实际需要设定超导量子干涉仪的采样周期，采用分时分块采点法获得心脏区域中36个采样点的磁场数据，记录单个心磁数据；将心磁矩阵图像划分为训练集和验证集，保证每个数据集采样周期能代表同一时段的特征变化样本；定义和建立基于Transformer的图像预测模型，并初始化网络内部参数及学习率，采用多头注意力机制和多层感知机构建双层编码器；对Transformer模型进行训练和参数微调。本发明提出的心磁图像预测方法，可有效丰富心磁信号数据量，解决医学研究过程中，因数据量不足导致研究缺乏统计显著性的问题。

2. 发明授权

CN115881276B 心电信号的时频双条形码特征图像生成方法及存储介质有权
公开(公告)号：CN115881276B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310151498.0
申请日：2023-02-22
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 孙辉 , 李育玲 , 魏嘉乐 , 刘冬梅 , 储昭碧
IPC分类号： G16H30/20 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/10
摘要：本发明的一种心电信号的时频双条形码特征图像生成方法及存储介质，其方法包括对基于心电图设备测量获得的心电信号x(t)，设计窗函数进行截取得到完整心电周期样本，并对截取后的信号进行归一化，实现数据的预处理，并对处理后的信号进行EMD分解并提供相关性系数确定了信号当中的噪声主导IMF和信号主导IMF的分界点；然后通过对心电信号进行滤噪获取其时域信号，通过快速傅里叶变换获取其频域信号，并由时域信号和频域信号共同构建心电信号特征矩阵生成心电信号的时频双条形码特征图像。本发明能够可靠的去除信号当中的噪声成分，通过相关性系数筛选有用IMF，降低干扰并以滤噪后的心电信号的时域信号及其频域信号构建双条形码。

3. 发明公开

CN117274117A 频域伪彩色增强的心磁信号特征图像生成方法及存储介质有权
公开(公告)号：CN117274117A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311566678.1
申请日：2023-11-23
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 李育玲 , 魏嘉乐 , 仝玮 , 刘冬梅 , 孙辉 , 刘良成 , 肖贤
IPC分类号： G06T5/00 , A61B5/243 , G06T5/10
摘要：本发明的一种频域伪彩色增强的心磁信号特征图像生成方法及存储介质，包括对实测心磁信号进行分段聚合近似操作，通过计算心磁信号序列每相邻2个点的平均值作为新序列的值来聚合时间序列以减小磁序列长度；再将心磁序列经过格拉姆角场转换为对应的格拉姆矩阵，将一维心磁信号转化为二维灰度图像并经过小波变换进行增强，选取db1小波作为小波基函数，得到对比度增强的灰度图像再使用变分模态分解进行伪彩色处理，得到心磁信号彩色特征图。本发明以一维心磁信号构成格拉姆矩阵，生成了心磁信号的灰度特征图像，通过小波变换进行灰度图增强，再经过频域伪彩色增强，将其转化为彩色特征图，得到了图像清晰度高、纹理细节显著的心磁信号特征图像。

4. 发明公开

CN117091843A 低循环Vision Transformer的滚动轴承故障特征智能辨识方法及设备审中-实审
公开(公告)号：CN117091843A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310946996.4
申请日：2023-07-27
申请人：合肥工业大学 , 合肥其实科技有限公司
发明人：陈波 , 孙辉 , 杜娟 , 田梓宇 , 吴春晓 , 许志豪 , 汪鹏飞 , 李育玲 , 魏嘉乐
IPC分类号： G01M13/045 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10
摘要：本发明的一种低循环Vision Transformer的滚动轴承故障特征智能辨识方法及设备，包括对基于加速度传感器获取的滚动轴承振动信号，设计自适应窗函数进行截取得到完整振动周期样本信号；对自适应窗函数截取后的振动信号进行完全集合经验模式分解得到从高频到低频的固有模态分量，并进行信号重构；对重构后的振动信号进行等间距截取并进行快速傅里叶变换，构建彩色二维码；将彩色二维码输入构建好的低循环Vision Transformer模型进行故障诊断。本发明采用自适应窗函数对滚动轴承振动数据进行截取，实现滚动轴承振动信号数据的扩充，同时通过减小Vision Transformer模型的循环次数，在保存滚动轴承故障诊断正确率不变的基础上，使故障诊断耗费时间有所减少，能更快的给出滚动轴承故障诊断结果。

5. 发明授权

CN116965822B 心磁彩色空间圆图生成及波段时间识别方法及存储介质有权
公开(公告)号：CN116965822B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311234687.0
申请日：2023-09-25
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 孙辉 , 李育玲 , 魏嘉乐 , 刘冬梅 , 储昭碧 , 朱敏 , 仝玮
IPC分类号： A61B5/243 , A61B5/00
摘要：本发明的一种心磁彩色空间圆图生成及波段时间识别方法及存储介质，其方法包括对基于SQUID探头测量获得人体表面的36通道心磁信号，设计窗函数进行截取得到完整心磁信号周期样本后进行R峰对齐操作和整体归一化操作，实现数据的预处理；对预处理后的信号绘制同心圆环构建圆图，以心磁信号序列长度计算角度值对圆图中的同心圆环进行扇形切割，并基于心磁信号数据值给对应位置扇形进行颜色填充，实现36通道心磁信号向心磁彩色空间圆图转换；然后对心磁彩色空间圆图进行二值化与降噪处理，将处理后图像进行边缘检测，再进行霍夫变换直线检测，将直线进行可视化显示并以直线角度计算心磁信号的P波段和QRS波段时间，实现波段时间的识别。

6. 发明公开

CN117292243A 基于深度学习的心磁信号时空图像预测方法、设备及介质有权
公开(公告)号：CN117292243A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311575600.6
申请日：2023-11-24
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 魏嘉乐 , 李育玲 , 储昭碧 , 朱敏 , 孙辉 , 肖贤
IPC分类号： G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06F18/214
摘要：本发明的一种基于深度学习的心磁信号时空图像预测方法、设备及介质，根据实际需要设定超导量子干涉仪的采样周期，采用分时分块采点法获得心脏区域中36个采样点的磁场数据，记录单个心磁数据；将心磁矩阵图像划分为训练集和验证集，保证每个数据集采样周期能代表同一时段的特征变化样本；定义和建立基于Transformer的图像预测模型，并初始化网络内部参数及学习率，采用多头注意力机制和多层感知机构建双层编码器；对Transformer模型进行训练和参数微调。本发明提出的心磁图像预测方法，可有效丰富心磁信号数据量，解决医学研究过程中，因数据量不足导致研究缺乏统计显著性的问题。

7. 发明授权

CN116712056B 心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN116712056B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310983456.3
申请日：2023-08-07
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 孙辉 , 魏嘉乐 , 李育玲 , 储昭碧 , 刘冬梅 , 朱敏
IPC分类号： A61B5/0245 , A61B5/346 , A61B5/349 , A61B5/00
摘要：本发明的一种心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质，其方法包括，对基于心电图设备测量获得的心电图数据x(t)，并进行降噪处理，并对降噪后的心电图数据进行截取，得到完整心电周期样本；对标准心电图数据做快速傅里叶变换得到其标准心电频率信号，并对标准心电频率信号做1/2抽频处理和1/3抽频处理后进行快速傅里叶反变换，再进行扩充处理生成样本点为270二阶标准心电图数据与三阶标准心电图数据；然后进行快速傅里叶变换，生成多阶彩虹码；最后，设计C‑ViT‑3模型实现多阶彩虹码的分类识别,即心电图数据的识别。本发明能够完成心电图数据一维数据转为二维多阶彩虹码的图像数据，通过C‑ViT‑3模型可以实现电信号的分类识别，识别准确率达91.75%。

8. 发明公开

CN118845036A 一种睡眠呼吸暂停监测可视化方法及存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN118845036A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411322803.9
申请日：2024-09-23
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 李育玲 , 魏嘉乐 , 史明光 , 李尧 , 仝玮 , 刘冬梅 , 刘良成
IPC分类号： A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要：本发明公开一种睡眠呼吸暂停监测可视化方法及存储介质，包括以PhysioNet Apnea‑ECG睡眠呼吸暂停数据库里的心电信号为数据集样本，并提取每个心电信号段的R波信号；根据R波信号得到RR间期信号以及R波峰值信号并进行筛选；将插值后的RA信号和RRI信号分别复制32次再进行拼接，得到大小为

9. 发明授权

CN117274117B 频域伪彩色增强的心磁信号特征图像生成方法及存储介质有权
公开(公告)号：CN117274117B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311566678.1
申请日：2023-11-23
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 李育玲 , 魏嘉乐 , 仝玮 , 刘冬梅 , 孙辉 , 刘良成 , 肖贤
IPC分类号： G06T5/90 , G06T5/10 , A61B5/243
摘要：本发明的一种频域伪彩色增强的心磁信号特征图像生成方法及存储介质，包括对实测心磁信号进行分段聚合近似操作，通过计算心磁信号序列每相邻2个点的平均值作为新序列的值来聚合时间序列以减小磁序列长度；再将心磁序列经过格拉姆角场转换为对应的格拉姆矩阵，将一维心磁信号转化为二维灰度图像并经过小波变换进行增强，选取db1小波作为小波基函数，得到对比度增强的灰度图像再使用变分模态分解进行伪彩色处理，得到心磁信号彩色特征图。本发明以一维心磁信号构成格拉姆矩阵，生成了心磁信号的灰度特征图像，通过小波变换进行灰度图增强，再经过频域伪彩色增强，将其转化为彩色特征图，得到了图像清晰度高、纹理细节显著的心(56)对比文件C. Aneesh，et al.PerformanceComparison of Variational ModeDecomposition over Empirical WaveletTransform for the Classification of PowerQuality Disturbances Using Support VectorMachine.Elsevier logo Journals & Books Goto journal home page - Procedia ComputerScience.2015,第46卷372-380.Yannis Kopsinis，et al.Development ofEMD-Based Denoising Methods Inspired byWavelet Thresholding.IEEE Transactions onSignal Processing .2009,第57卷(第4期),1351 - 1362.焦腾云等.基于小波分析和伪彩色处理的轮毂图像增强.自动化与仪表.2020,(第01期),47-51.王智文等.基于正交小波变换和伪彩色的遥感图像增强.计算机测量与控制.2010,(第07期),1602-1605.ZHENG LIU,et al.RMCW: An ImprovedResidual Network With Multi-ChannelWeighting for Machinery FaultDiagnosis.IEEE Access.2023,第11卷124472 -124483.陈浩等.心磁信号插值处理的相关性研究.合肥工业大学学报(自然科学版).2017,(第02期),200-204.方旺盛等.基于粒子群优化和小波变换的视频水印算法.电视技术.2013,(第01期),8-14.姚宏等.基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪.江苏农业科学.2015,(第04期),400-402.

10. 发明公开

CN116712056A 心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN116712056A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310983456.3
申请日：2023-08-07
申请人：合肥工业大学
发明人：陈波 , 孙辉 , 魏嘉乐 , 李育玲 , 储昭碧 , 刘冬梅 , 朱敏
IPC分类号： A61B5/0245 , A61B5/346 , A61B5/349 , A61B5/00
摘要：本发明的一种心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质，其方法包括，对基于心电图设备测量获得的心电图数据x(t)，并进行降噪处理，并对降噪后的心电图数据进行截取，得到完整心电周期样本；对标准心电图数据做快速傅里叶变换得到其标准心电频率信号，并对标准心电频率信号做1/2抽频处理和1/3抽频处理后进行快速傅里叶反变换，再进行扩充处理生成样本点为270二阶标准心电图数据与三阶标准心电图数据；然后进行快速傅里叶变换，生成多阶彩虹码；最后，设计C‑ViT‑3模型实现多阶彩虹码的分类识别,即心电图数据的识别。本发明能够完成心电图数据一维数据转为二维多阶彩虹码的图像数据，通过C‑ViT‑3模型可以实现电信号的分类识别，识别准确率达91.75%。

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