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公开(公告)号：CN117542419A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311305640.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 东北大学 , 内蒙古农业大学 , 内蒙古鸿烨科技有限公司 , 邢文璇
IPC: G16B30/00 , G16B40/00 , G16B50/00 , G06N3/045 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明属于生物医学和药物开发技术领域，具体涉及一种使用RoBERTa词嵌入技术和图注意力机制组合模型来对抗菌肽进行识别的方法。本发明通过从国际上已知的一些抗菌肽数据库中采集正样本和从蛋白质数据库采集残基长度范围在5到255之间的蛋白质序列组合作为负样本，并建立样本集；然后进行数据预处理和构建异构图操作，为组合模型输入做准备；接着利用RoBERTa模型来进行词嵌入，为引入更丰富的语义信息；再建立由RoBERTa模型和图注意力机制组成的组合模型并进行评估、参数调优处理；最后利用调优过的模型对肽序列预测其是抗菌肽还是非抗菌肽。本发明不仅将自然语言处理领域的RoBERTa模型用以对肽序列进行词嵌入操作，还将其与图注意力机制结合构建组合模型用以学习更易辨别的抗菌肽特征，从而达到更准确的抗菌肽性能预测目标，有望帮助生物医学领域的研究人员更快地找到潜在的抗菌肽候选药物，加速新药开发过程和解决抗生素耐药性等问题。
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公开(公告)号：CN110415246B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910723223.3
申请日：2019-08-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于医学影像处理技术领域，尤其涉及一种腹部脂肪成分的分析方法。该方法包括如下步骤：获取待处理的腹部CT图像，进行预处理后，得到预处理后的腹部CT图像；采用改进的区域生长算法对预处理后的腹部CT图像进行皮下脂肪分割，得到皮下脂肪CT图像；将预处理后的腹部CT图像输入预先训练的支持向量机模型，得到输出的内脏脂肪CT预测图像；将预先通过经典方法获得的全部脂肪图像与皮下脂肪CT图像同时进行取反并相减，后与内脏脂肪CT预测图像取交集，得到内脏脂肪CT图像；根据皮下脂肪CT图像和内脏脂肪CT图像，得到腹部脂肪的组成成分。本发明提供的方法能够将皮下脂肪和内脏脂肪具体分离，且分割准确率高。
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公开(公告)号：CN110327072B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910626107.X
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种测量口腔手术植入体规格参数的无损检测方法，包括以下步骤：步骤S1、将口腔曲面CT图像输入植入体分类器，依据口腔曲面CT图像的纹理特征，识别出口腔曲面CT图像中的植入体，并进行截取，获得植入体图像。步骤S2、对植入体图像进行二值化处理，获得植入体二值图；对植入体二值图进行形态学处理，获得完整植入体二值图。步骤S3、提取完整植入体二值图的长轴和短轴数据，选取长轴矩阵中的最大值及其对应的短轴数据作为植入体规格参数。是口腔曲面CT图像的一种新的临床应用，植入体识别准确率较高；可以在不损伤植入体的情况下获取其准确信息，给医生提供了很多便利，也为病人在丢失病历的情况下提供了一种备选方案。
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公开(公告)号：CN109685783B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201811552394.6
申请日：2018-12-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种基于骨架提取的细胞计数方法，包括以下步骤：步骤S1、获取待处理的组织病理学图像，对每一张待处理的图像进行灰度化处理，接着对每一张灰度化处理后的图像进行图像分割，获得每一张待处理图像的细胞二值图像；步骤S2、对每一张细胞二值图像进行形态学处理，得到细胞内孔洞填充、细胞边缘噪声和杂质噪点去除的细胞二值图像；步骤S3、对每一张形态学处理后的细胞二值图像进行细胞骨架化处理，以获取每一张图像中细胞骨架化的节点数，根据每一张图像中细胞骨架化的节点数与细胞个数的关系，得出每一张待处理图像的细胞计数结果。获得的细胞计数结果具有较好的准确性，方法具有较高的运行效率。
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公开(公告)号：CN109389594B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811173155.X
申请日：2018-10-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，尤其涉及一种基于图论的宫颈癌组织显微图像分析方法。基于图论的宫颈癌组织显微图像分析方法包括以下步骤：采集宫颈癌组织显微图像数据，采用不同的算法对采集的每张原图进行分割，将分割结果进行融合得到融合图像；根据核的形态学和纹理特征将融合图像分成高分化，中分化，低分化三大类；对分类结果进行综合评估。本申请使用融合的分割算法加强了精度，形成了完整的分类流程，并且做出了分类评估。利用图论算法把宫颈癌组织病理图像根据核的空间结构分为高分化，中分化，低分化三大类，这可以应用在组织学家的日常实践中，加快诊断的时间，提高诊断的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109444135B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811271519.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种线圈防护观测装置，包括：铜线支撑装置和密封壳体系统；所述铜线支撑装置包括：密封区工作部和非密封区工作部；所述密封区工作部可转动地设置在所述密封壳体系统的内部；所述非密封区工作部位于所述密封壳体系统的外部，且能够通过转动所述非密封区工作部从而带动所述密封区工作部在所述密封壳体系统内部转动；所述密封壳体系统上设有密封观察窗，用以方便工作人员观察所述密封壳体系统内部中所述铜线支撑装置上的铜线。本发明提供的线圈防护观测装置能够准确模拟铜线圈的工作环境，并且方便采集完整的铜线圈老化数据。
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公开(公告)号：CN110807407A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911041346.5
申请日：2019-10-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种用于视频中高度近似动态目标的特征提取方法，包括：获取视频序列，视频序列包括连续的视频帧，连续的视频帧存在一个或多个目标；依据连续的视频帧，获取同一个目标在每一个视频帧中的位置信息；依据同一个目标在每一个视频帧中的位置信息，将同一个目标在每一个视频帧中的图像信息叠加至同一图像，获取目标叠影图像；依据目标叠影图像，提取目标叠影特征。对颜色纹理单一、不同物体形状高度近似的小物体图像的处理提供了解决方案，加强了视频分析方法的精度与智能程度。
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公开(公告)号：CN110327072A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910626107.X
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种测量口腔手术植入体规格参数的无损检测方法，包括以下步骤：步骤S1、将口腔曲面CT图像输入植入体分类器，依据口腔曲面CT图像的纹理特征，识别出口腔曲面CT图像中的植入体，并进行截取，获得植入体图像。步骤S2、对植入体图像进行二值化处理，获得植入体二值图；对植入体二值图进行形态学处理，获得完整植入体二值图。步骤S3、提取完整植入体二值图的长轴和短轴数据，选取长轴矩阵中的最大值及其对应的短轴数据作为植入体规格参数。是口腔曲面CT图像的一种新的临床应用，植入体识别准确率较高；可以在不损伤植入体的情况下获取其准确信息，给医生提供了很多便利，也为病人在丢失病历的情况下提供了一种备选方案。
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公开(公告)号：CN110322440A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910611484.6
申请日：2019-07-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种细胞显微图像数据扩充的方法，包括：S1、生成细胞核背景图像的获取：采用预先训练的生成式对抗网络模型生成细胞显微图像块，预先训练的生成式对抗网络模型是依据相同类型的原始细胞显微图像训练得到的；对图像块进行随机选取、拼接和剪裁，获得与原始细胞显微图像像素一致的生成细胞核背景图像。S2、细胞核图像的获取：对原始细胞显微图像进行图像分割，获取细胞核图像。S3、图像融合：将生成细胞显微图像和细胞核图像进行融合，获得生成细胞显微图像。保留了细胞显微图像的次要特征和重要特征，使得获得的生成细胞显微图像与原始细胞显微图像的特征更相似。
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公开(公告)号：CN110008912B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910286271.0
申请日：2019-04-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于植物识别的社交平台匹配方法和系统；本发明方法包括：获取社交平台中已注册用户拍摄的植物叶片图像以及该图像的拍摄信息；针对植物叶片图像进行处理，获取叶片分割图像和叶脉图像；获取基础特征、波形特征、骨架特征和拍摄角度信息；将基础特征、波形特征和骨架特征输入至预先训练的分类神经网络，获取叶片种类信息；利用待匹配用户和全部用户的叶片种类信息、用户注册信息、拍摄角度信息拍摄信息和预先训练的匹配神经网络获取至少一个用户作为匹配结果；本发明方法分割结果接近真实叶片形状、噪点小、分割精度高，且种类识别结果准确，此外社交平台用户匹配结合了种类识别结果和用户信息具有较佳的实用性。
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