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公开(公告)号：CN114494211A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210107520.7
申请日：2022-01-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于红外热学分析的晶圆级气体传感器芯片检测方法，涉及传感器芯片检测领域；利用被检测气体氧化或还原金属氧化物半导体表面，导致传感器电阻值发生变化，输出电路将传感器电阻转换为电压输出，实现气体浓度检测和类型识别；被检测气体与气敏材料的反应通常需要在200‑400℃下进行，半导体式气体传感器需要加热电极为传感器提供热量，微热板式气体传感器基于MEMS工艺，通常基于晶圆级芯片制造。每个晶圆表面具有上万个微热板芯片，微热板芯片具有加热电极，通过对微热板芯片通电，可以获得微热板表面的温度分布，存在故障的芯片表面会出现过冷，过热点；结合图像采集，识别，处理技术，确定故障芯片，进而实现对晶圆级传感器芯片的检测。
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公开(公告)号：CN108038844A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711233699.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06N3/0454 , G06T7/11 , G06T2207/20081 , G06T2207/30064
Abstract: 本发明提出一种基于轻巧型CNN的肺结节良恶性预测方法，获取已知肺结节区域的具有标签的训练图像数据集、验证图像数据集和预测图像数据集；采用训练图像数据集和验证图像数据集训练轻巧型CNN的肺结节图像分类模型，根据预测图像预测集的预测结果的准确率，选取最优的训练参数，从而得到轻巧型CNN的肺结节图像分类模型的最终形式；获取待预测的肺结节图像，输入轻巧型CNN的肺结节图像分类模型的最终形式中，得到待预测肺结节图像的肺结节良恶性预测结果。本发明设计了新的网络结构模型，输入预处理后的肺结节图像就可以得到该肺结节图像的良恶性预测结果，可以支撑医生进行诊断和决策。
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公开(公告)号：CN114266173B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210118856.3
申请日：2022-02-08
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G16C60/00 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种跨尺度的气体传感器敏感机理分析与结构优化的仿真方法，涉及传感器仿真技术领域。该方法包括微观尺度建模、介观尺度建模和宏观尺度建模。在微观尺度建模中，在吸附能和电荷转移量的共同作用下，选择出气敏材料理论上具有最高响应的目标气体；在介观尺度建模中，利用格子Boltzmann方法模拟待测气体的扩散；在宏观尺度建模中，建立多层结构的传感器模型，衬底材料为硅，支撑层为SiO2,Si3N4，加热电极、测试电极材料为铂。本发明通过微观，介观，宏观三种维度进行仿真建模分析，提供一种微观‑介观‑宏观的跨尺度，气体传感器气敏机理，气体传质，传感器热力优化的全流程解决方案。
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公开(公告)号：CN114493039A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210145664.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种材料气敏性能预测方法，通过输入高通量的基本材料结构及合成方法参数，经过高通量计算得到气敏性能预测模型，对气敏材料的气敏性能进行预测，利用MATLAB构建机器学习模型后，当需要对某一新材料的性能进行判断时，则只需输入气敏材料的各项基本信息，即可通过计算得到预测的材料气敏性能表现；再利用实验手段得到真实数据，得到预测性能与实际性能间的差值，进一步优化气敏性能预测模型的准确度。当需要查阅某一气敏材料性能及其改进性能时，只需输入气敏材料分子式即可查阅关于该气敏材料的全部气敏结果输出，为设计实验方案提供新思路。
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公开(公告)号：CN108022647B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201711233696.2
申请日：2017-11-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于ResNet‑Inception模型的肺结节良恶性预测方法，获取已知肺结节区域的具有标签的肺结节图像，对具有标签的肺结节图像进行预处理，得到训练图像数据集、验证图像数据集和预测图像数据集；建立基于ResNet‑Inception模型的肺结节图像分类模型；将预测图像数据集输入基于ResNet‑Inception模型的肺结节图像分类模型的最终形式中，得到预测图像数据集中肺结节图像的肺结节良恶性预测结果。本发明方法设计了新的网络结构模型，根据肺结节CT图像即可获得该肺结节的良恶性预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113046641A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110261649.9
申请日：2021-03-10
Applicant: 东北大学 , 沈阳赛美特新材料科技有限公司
Abstract: 一种低钒含氮热作模具钢及其制备方法，成分按质量百分比含C 0.3～0.4％，Si 0.2～0.6％，Mn 0.2～0.5％，Cr 4.5～5.5％，Mo 1.1～1.7％，V 0.4～0.6％，N 0.02～0.07％，Ce 0.005～0.03％，Mg 0.001～0.006％，余量为Fe。方法为：(1)按设定成分熔炼钢水，采用气相渗氮法进行增氮，浇注；(2)1200～1250℃均质化；(3)锻造；(4)1000～1100℃正火；(5)球化退火；(6)1000～1050℃保温、油冷完成淬火；(7)两次530～620℃保温2～6h回火。本发明的成分降低钒、硅含量，添加适量的氮，协同添加微量稀土和镁，提高钢的洁净度，改善碳化物分布的效果，最终提高模具钢的性能。
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公开(公告)号：CN112468284A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011352317.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于SHE安全外包的方法，属于网络安全技术领域，该方法首先由可信第三方利用公开的信息，将生成的加法同态和乘法同态的公私钥进行分别按需封装，并发送给用户、代理服务器和公有云服务器；再由客户端用户对外包多项式的系数和指数进行预处理，对处理后的数据加密后上传给代理服务器；然后代理服务器和公有云服务器之间建立连接执行密指数计算；公有云服务器利用计算生成的加密指数和系数，去计算处理后的外包多项式，并进行密文转换；最后代理服务器接收公有云服务器计算的密文转换结果进行初步解密，解密通过后将其结果发送给用户进行最终解密。本发明的方法能帮助用户更加安全高效的得到想要的外包计算结果。
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公开(公告)号：CN107507171A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710669943.7
申请日：2017-08-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种肺部CT图像气道三维骨架树状结构提取及标记方法，采用三维种子生长法获取肺部CT图像中的气管树三维模型；采用形态学的闭运算对气管树三维模型进行预处理；采用改进的拓扑细化法提取气管树三维模型中的肺部气管树骨架点；采用多叉数提取法提取肺部气管树骨架树状结构；对肺部气管树骨架树状结构进行分级标记。本发明方法在提取人体肺部气管树骨架时，采用拓扑细化方法并在此的基础上做了改进，根据人体肺部气管树分割图像中的特殊情况，提出相应的解决办法，提高算法的实用性。利用多叉树遍历思路提取人体肺部气管树树状结构，同时对树状结构进行分级，为人体肺部气管树的量化分析打好了基础。
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公开(公告)号：CN101890492A8
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN201010221000.6
申请日：2010-07-08
Applicant: 沈阳东大材料先进制备技术工程研究中心 , 东北大学
Abstract: 本发明电渣液态浇注用渣料属于电渣冶金技术领域，该渣料的主要成分及重量百分比：CaF2 35～45％，CaO 15～25％，Al2O3 20～30％，SiO2 7～13％，MgO2～8％，渣料生产方法：将原料：萤石、工业氧化铝、石灰、石英砂、镁砂放入化渣炉，通电起弧化渣，待渣料完全熔清后，保持3-5min后停电，倾炉将液渣倒入(保护气氛)渣盘中冷却，即为所用之渣料。优点：改变了传统电渣重熔过程中温度参数与电效率之间的特定关系，大大增强了控制渣池与熔池之间热分配的能力，提供了系统的电效率和热效率；使熔池的深度减小，这对于获得均匀细小的组织十分有益；具有连铸的特点，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN114494211B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210107520.7
申请日：2022-01-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01J5/48
Abstract: 一种基于红外热学分析的晶圆级气体传感器芯片检测方法，涉及传感器芯片检测领域；利用被检测气体氧化或还原金属氧化物半导体表面，导致传感器电阻值发生变化，输出电路将传感器电阻转换为电压输出，实现气体浓度检测和类型识别；被检测气体与气敏材料的反应通常需要在200‑400℃下进行，半导体式气体传感器需要加热电极为传感器提供热量，微热板式气体传感器基于MEMS工艺，通常基于晶圆级芯片制造。每个晶圆表面具有上万个微热板芯片，微热板芯片具有加热电极，通过对微热板芯片通电，可以获得微热板表面的温度分布，存在故障的芯片表面会出现过冷，过热点；结合图像采集，识别，处理技术，确定故障芯片，进而实现对晶圆级传感器芯片的检测。
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