冯宝
- 作品数：62 被引量：45H指数：4
- 供职机构：桂林航天工业学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生电子电信更多>>
- 一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法
- 本发明属于CT图像分类技术领域，具体地涉及一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法。本发明方法利用CT图像对SPSN患者进行PT与LA的术前辅助诊断。该方法包括两个部分：①基于自适应选择的双源域异构...
- 崔恩铭冯宝陈业航龙晚生马长宜陆森良侍江峰刘昱何婧胡子建
- 组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法被引量：2
- 2019年
- 为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.
- 冯宝冯宝
- 关键词：P300脑机接口
- 一种非接触式图像传输装置
- 本实用新型公开了一种非接触式图像传输装置，包括传输装置外壳，所述传输装置外壳的前端外表面设置有开关按钮与传输按钮，所述传输按钮位于开关按钮的一侧，所述传输装置外壳的内部固定安装有电源管理模块、蓝牙模块/GPRS通信模块/...
- 冯宝何婧陈业航李昌林李智张绍荣
- 一种适用于非平稳噪声环境下的在线语音增强方法
- 本发明公开了一种适用于非平稳噪声环境下的在线语音增强方法，包括步骤：1)建立非平稳噪声环境下的系统模型；2)分帧和加窗；3)系统初始化；4)估计AR参数；5)估计语音信号状态序列。本发明针对语音模型中AR参数不能随噪声变...
- 冯宝张绍荣孙山林郑伟张国宁武博韦周耀
- 一种基于视觉的在线焊缝跟踪方法及系统
- 本发明公开一种基于视觉的在线焊缝跟踪方法及系统，其针对焊缝跟踪过程中高斯噪声存在时变性以及传统卡尔曼滤波算法无法处理焊缝跟踪中的稀疏噪声的问题，提出了在线卡尔曼滤波框架，用基于凸优化的在线卡尔曼滤波器来对焊接轨迹的噪声参...
- 冯宝刘国巍
- 脑机接口中脑电信号的特征提取和模式分类被引量：2
- 2015年
- 从智能处理与不确定性的角度,探讨了脑机接口中的核心问题-EEG模式特征的识别和分类.针对EEG模式分类中所存在的不确定性问题,从EEG的特征提取和分类模型构建两个方面进行了分析,并提出了解决问题的方法和对策.以P300成分为例,从导联选择、滤波处理和时间窗处理三方面进行特征提取,采用贝叶斯线性判别分析的方法进行模式分类.最后以第三届脑机接口竞赛P300字符输入的数据为实验,分别采用3种不同的方法进行数据分析,通过分类准确率和不同重复次数下性能的比较,实验结果表明了本文特征提取和模式分类方法的有效性.
- 潘家辉冯宝
- 关键词：脑机接口P300特征提取
- 基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法被引量：1
- 2022年
- 针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.
- 罗家健冯宝陈相猛顾正晖
- 关键词：肺腺癌计算机断层扫描
- 一种脑电信号的特征提取方法、装置、系统及介质
- 本申请提供了一种脑电信号的特征提取方法、装置、系统及介质，涉及脑电信号处理技术领域，该方法包括获取脑电信号；使用滤波器组对所述脑电信号进行带通滤波，得到多个频带信号，针对每个频带信号，使用多个滑动时间窗分别提取对应数量的...
- 张绍荣盘书宝唐洪贶莫云王勇军郭岩冯宝孙山林蒋成亮李运德
- 一种基于手势识别的远程机械手控制装置
- 本实用新型公开了一种基于手势识别的远程机械手控制装置，包括控制箱、操作杆、显示屏和风机，所述控制箱螺栓安装在底座板的上端面，所述底座板的上方固定安装有支撑架，所述支撑架的两端固定有连接架，所述固定杆的外侧活动套设有托板，...
- 冯宝李智张绍荣王浩程璇吴上浩蒋杰鹏
- 多分支与自注意力结合的前列腺癌灶分割方法
- 2023年
- 针对磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中前列腺癌病灶形状各异、与相邻组织对比度低、边界模糊等问题,提出一种结合多分支结构与自注意力机制的前列腺癌病灶分割网络。首先利用多分支结构提取图像中不同尺度的特征,增加网络提取特征的多样性。其次通过多头自注意力机制对全局信息进行建模,计算图像中元素之间的相关性,增强癌灶区域与背景的差异来提高前列腺癌病灶区域的分割精度。实验结果表明,所提方法在前列腺癌灶分割任务中的Dice相似性系数、交并比和95%豪斯多夫距离分别为79.23%、69.26%、7.21,更接近人工标注的结果。
- 谈恩民黄飞东冯宝陈俊豪
- 关键词：磁共振成像前列腺癌多分支结构
