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公开(公告)号：CN106875366B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201710116707.2
申请日：2017-03-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种对静息态复数fMRI数据进行ICA后处理消噪的相位精确范围检测方法，属于生物医学信号处理领域。对于某一待消噪SM成分，在区间(0,π/2]范围内，采用等间距相位扫描方法，得到K个待检测的有效体素相位范围根据待消噪SM成分的先验信息，构建其参考SM幅值；通过最大化相位消噪SM成分幅值与参考SM幅值之间的相关系数，求解最终的有效体素精确相位范围本发明保障了在ICA中利用完备的静息态复数fMRI数据，大大提升了SM成分所包含的脑功能信息，例如，利用本发明所检测相位范围消噪后的默认网络成分，其所包含的有效体素数是仅仅利用幅值fMRI数据进行ICA的6倍。因此，本发明能为脑功能研究和脑疾病诊断提供更好的技术支持。
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公开(公告)号：CN108282424A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810079041.2
申请日：2018-01-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L25/02 , H04L25/03 , G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法，包括以下步骤：S1、观测信号：对四个数据集观测信号分别进行预白化；S2、目标张量：预白化之后，构造一组互四阶累积量张量；S3、初始化因子矩阵；S4、代价函数收敛计算：若一次扫描过后，算法收敛，则计算结束，若算法仍未收敛，则以此次更新所得的因子矩阵作为初始值，进行下一次扫描，遍历更新雅克比旋转矩阵，更新因子矩阵，直至收敛为止。本发明所述的用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法，该算法基于正交旋转变换，因而能够获得最小二乘意义上的最优解，是一种针对不多于四个数据集信号的J-BSS方法。
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公开(公告)号：CN105760700B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610165248.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种适于多被试复数fMRI数据分析的自适应定点IVA算法，属于生物医学信号处理领域。采用基于多维广义高斯分布(MGGD)的非线性函数估计复数fMRI数据的源向量成分(SCV)分布；采用最大似然法自适应地估计MGGD的形状参数，与变化SCV分布自动匹配；在SCV主导子空间更新基于MGGD的非线性函数，实现对复数fMRI数据的消噪；在算法更新过程中加入输入数据的伪协方差阵，直接利用复数fMRI数据的非环形特性，进一步提高IVA分析复数fMRI数据的针对性。本发明能够有效分析高噪声水平但脑功能信息最为全面的多被试复数fMRI数据，在被试间差异性大且信噪比低的不利情况下，能为脑功能研究和脑疾病诊断提供更好的依据。
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公开(公告)号：CN104182930B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410407096.3
申请日：2014-08-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 一种SIFT图像快速匹配的尺寸预处理方法，其特征是当有M对缩放比例相近的大尺寸图像和小尺寸图像进行匹配时，以一对图像中景物相同部分分辨率尽可能相等为原则，选择一对原始图像做预匹配，确定大尺寸图像的缩小比例。之后，或按照该缩小比例将后续M‑1幅大尺寸图像在匹配前缩小，或利用实时更新的缩小比例将下一幅大尺寸图像在匹配前缩小。除预匹配之外，其余图像匹配的速度随着大尺寸图像的缩小而提升，而匹配的性能并未下降。本发明便于与其他SIFT改进算法相结合，以得到更快的匹配速度。
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公开(公告)号：CN107240099A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710455141.6
申请日：2017-06-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种脑功能连接分析的Lag‑shift与Granger双约束方法，属于生物医学信号处理领域。对于从多被试fMRI数据中提取的时间过程成分，同时进行Lag‑shift功能连接分析与Granger因果连接分析，寻找功能连接与有效连接的内在一致性，提取两种方法共有的网络连接，作为多被试fMRI数据的稳定脑功能连接加以输出，为脑功能研究和脑疾病诊断提供更好的技术支持。以默认网络DMN内部7个子成分为对象，以本发明提取的稳定连接为目标网络，采用Granger方法对40个健康被试对照组与42个精神分裂症患者组进行分析，两组被试在目标网络的连接结果上差异显著。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103985092B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410191416.6
申请日：2014-05-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法，属于复数fMRI数据分析领域。对于无相位模糊的空间激活脑区成分 首先获取其相位图像 相位取值范围为(-π,π]，然后定义[-π/4,π/4]范围内相位值对应的体素为激活体素，其他相位值对应的体素为干扰体素，据此构建单被试消噪mask以及多被试组平均消噪mask，分别作用于单被试 和组平均成分，再去除幅值微小的体素，便得到最终的消噪结果。本发明能够保障ICA对完备的复数fMRI数据进行分析，进而解决因预处理消噪而造成的数据丢弃和脑信息损失问题。对于运动刺激下采集的复数fMRI数据，预处理消噪法只估计26个独立成分，而本发明可估计49个独立成分。
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公开(公告)号：CN105069307A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510510622.3
申请日：2015-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种结合ICA与移不变CPD的多被试fMRI数据分析方法，属于医学信号处理领域。采用以CPD为中心，以ICA为预处理环节的主辅结合方式；ICA预处理为移不变CPD提供联合混合矩阵；移不变CPD采用秩一估计方法，从联合混合矩阵中逐一分解出多被试共享TC、与共享TC相对应的各被试时延以及各被试强度；利用移不变CPD的输出重构联合混合矩阵，采用最小二乘法估计多被试共享SM。本发明能够对多被试任务态fMRI数据进行稳定而更为有效的分析，而且当被试间SM差异性和TC差异性较大时，优势更为明显，所估计的共享SM成分和共享TC成分与先验参考信号有着更高的相关性，TC大时延的估计精度高，且计算量小。
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公开(公告)号：CN100352256C
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200510046737.8
申请日：2005-06-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 一种基于盲源分离的顺序图像加密方法，属于信息安全技术领域。本发明公开了基于盲源分离加密多幅顺序图像的顺序特征提取法和顺序特征嵌入法。顺序特征提取法在加密时提取能够表征明文图像顺序的特征并排序，对解密图像进行同样的特征提取与排序，从而恢复其原始顺序。顺序特征嵌入法在加密时采用现有数字水印技术在明文图像中嵌入顺序特征，解密时通过提取该顺序特征并排序而完成顺序恢复。本发明的效果和益处是提供了基于盲源分离的高保密度图像加密方法，既能加密多幅无顺序图像，也能加密多幅顺序图像。本发明可形成高保密度的图像加密软硬件产品，广泛用于军事、政治、经济、文化等各领域的网络通信中保障图像数据安全。
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公开(公告)号：CN1731461A
公开(公告)日：2006-02-08
申请号：CN200510046774.9
申请日：2005-06-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种手持无线对讲机的异常状态报警模块，属于智能检测与报警技术领域。本发明包括倾角传感器、单片机、报警模式选择与报警参数设置电路、报警接口电路，可完成对讲机倾斜、静止或运动等三种异常状态的实时检测和报警，能设置报警模式以及允许倾角、预报警时间和最终报警时间等三种报警参数。报警接口电路产生与所用对讲机按键功能相同的报警驱动信号，驱动对讲机发出预报警提示音信号或向控制中心发出最终报警信号。本发明的效果和益处是提供了一种价格低廉且功能独立的对讲机异常状态报警模块，可以移植到不同类型的对讲机中。本发明特别适于公安、消防等危险应用场合中保护对讲机持有人员的人身安全。
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公开(公告)号：CN114176518B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202111477923.2
申请日：2021-12-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种提高CNN分类性能的复数fMRI数据空间成分相位反校正方法，属于生物医学信号处理领域。根据感兴趣成分时间过程的实部能量最大化计算旋转角；在保持BOLD信号小相位变化特性且最大相位变化仍然是π/4的条件下，将空间成分相位值的基线从0度变换为π，从而使SSP图的相位值变为大值，与背景噪声完全分离，最后送入CNN分类，实现对病人与健康人分类性能的改进。本发明对被试的复数静息态fMRI数据进行精神分裂症患者和健康对照被试分类，挑选出DMN作为感兴趣成分，进行相位反校正及消噪，然后获取SSP图切片，建立样本集送入2D‑CNN分类。相比于相位正校正所获取SSP图的分类准确率，本发明能够将切片分类准确率提高25.5％。
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