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公开(公告)号：CN112842264A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011633716.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种多模态成像中数字滤波方法、装置和系统，包括：接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。本发明提供的方法、装置和系统，实现了多模态成像中数字滤波在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性，并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。
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公开(公告)号：CN110755755B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911096092.7
申请日：2019-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: A61N5/067
Abstract: 本发明实施例提供一种智能自学习激光功率控制系统及光热治疗系统，智能自学习激光功率控制系统包括：自学习控制器和双闭环控制系统；自学习控制器，用于根据预设期望治疗温度和预设温度误差阈值，利用迭代自学习算法，获取双闭环控制系统的参考温度输入信号；所述双闭环控制系统采用内外两环控制结构，完成双闭环控制系统的整个环路的负反馈有差控制，以调节光热治疗系统中的加热治疗设备的输出功率达到设定值，使靶区温度稳定在预设范围。本发明实施例能够减小对光热治疗系统中的加热治疗设备的输出功率的控制误差，使靶区温度稳定在预设范围，避免利用光热治疗系统进行光热治疗期间对靶区组织边界处的正常组织造成伤害。
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公开(公告)号：CN111127320A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911341072.1
申请日：2019-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习的光声图像超分辨重建方法及装置，其中，方法包括：通过k-Wave工具箱、迭代重建算法，制备光声图像超分辨重建仿真数据集，并通过光声实验和图像下采样算法补充实验数据集；构建超分辨率网络SE-EDSR；采用预训练策略在仿真数据集和实验数据集上递进式地训练SE-EDSR，依次完成×2、×3、×4的超分辨重建任务，得到最终的光声图像×4超分辨重建模型；将目标光声图像输入训练好的光声图像×4超分辨重建模型，输出超分辨重建后的×4的高分辨图像。可实现基于深度学习的光声图像超分辨重建，显著降低传统重建算法对光声信号质量的严苛要求，有效节省信号采集带来的经济成本及时间成本。
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公开(公告)号：CN109165662A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810716964.4
申请日：2018-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习的消化道内壁病变类型智能识别方法及装置，该方法包括：将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出待识别消化道内壁图像的病变类型识别信息，病变类型识别模型是基于样本消化道内壁图像及样本消化道内壁图像对应的病变类型识别结果进行训练后获得的，待识别消化道内壁图像的格式与样本消化道内壁图像的格式相匹配。本发明实施例通过将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出病变类型识别信息。由于病变类型识别模型可以直接输出病变类型识别信息，从而相对于人眼识别提高了识别效率，并且，病变类型识别模型能够避免人眼识别中观察者识别能力对识别结果的影响，提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN107992898A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711338999.0
申请日：2017-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种电子元件焊点缺陷方法，结合基于混合高斯模型密度估计和极限学习机方法，利用不平衡的小样本可以精确地建模为混合高斯模型的原理，用混合高斯模型替代普通的高斯模型，并且利用密度估计方法计算和补偿不平衡数据带来的分类界限偏差，从而解决极限学习机应用于电子元件焊点缺陷检测时存在的不平衡数据分类问题，获得优于其他机器学习方法的更高的检测准确率。本发明可以广泛应用于工业生产中电子元件焊点的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105092595B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510548850.X
申请日：2015-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种应用于钢轨探伤的光声弹性成像方法及装置，能够检测出待测钢轨组织内部的孔隙。所述方法包括：S11、脉冲激光器发出的脉冲激光依次经中灰密度镜、反射镜和聚焦镜作用后照射到待测钢轨上，并产生光声信号，其中，所述光声信号包括瑞利波和剪切波；S12、利用超声探头采集所述钢轨不同位置处的光声信号，对于所述钢轨每一个位置处的光声信号，根据该位置处的光声信号基于互相关算法计算该位置处钢轨组织产生的位移，并进行成像得到该位置处钢轨组织的位移形变图；S13、采用数据融合算法，将所述钢轨不同位置处钢轨组织的位移形变图融合成整条所述钢轨组织的位移形变图。
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公开(公告)号：CN104821166A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510016656.7
申请日：2015-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法的有源噪声控制方法，其主要特点是：惯性权重随迭代次数动态变化；利用所有粒子个体最优值的平均值替代速度更新中某个粒子的个体最优值；根据声通道突变前后两次均方误差的差值会突然变大的特点设定重新初始化粒子的触发条件。本发明充分利用粒子个体最优信息，增强了种群的多样性，提高了粒子群算法的收敛速度和全局优化能力，在对误差信号逐个采样的基础上提出的有源噪声控制方法不仅可以降低噪声信号，提高信噪比，还能有效应对声通道的突变。本发明可以广泛应用于有源噪声控制设备或者装置中。
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公开(公告)号：CN101669816B
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN200910204089.2
申请日：2009-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种基于多角度观测的高分辨率光声成像方法，包括以下步骤：脉冲激光照射到生物组织上产生光声信号；利用多元阵列超声探头同步观测光声信号，将采集到的光声信号全部采集、存储并上传到计算机中；在计算机上基于相控动态聚焦算法和逆向坐标变换算法对光声图像进行快速重建；通过改变动态聚焦参数实现对待测生物组织的多角度观测，将不同角度观测到的图像进行数据融合处理。本发明实现了对待测生物组织的多角度观测，有效提高了成像的横向分辨率和信噪比；在计算机上采用分布式快速重建算法，提高了成像速度，实现了装置的数字化；采用阵列探头实现对待测生物组织多角度、多位置成像，提高了系统的适应性和应用范围。
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公开(公告)号：CN101859434A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN200910230339.X
申请日：2009-11-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供一种医学超声的基波和谐波图像融合方法，包括以下步骤：首先对超声的基波和谐波图像进行Curvelet分解，得到Curvelet系数；其次，对于分解得到的Curvelet系数进行融合处理，低频部分采用加权平均的方法，高频部分采用绝对值取大的方法，得到融合Curvelet系数；第三，根据融合处理得到的Curvelet系数通过Curvelet反变换重构出融合结果图像。本发明针对超声基波和谐波图像的特点，应用Curvelet方法进行超声基波和谐波图像融合，获得组织边界和内部都清晰的图像，克服普通造影谐波成像边缘模糊不清，组织定位困难等问题，可以广泛应用于医学超声图像处理中。
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公开(公告)号：CN100546548C
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200710144420.7
申请日：2007-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种动态自调整声束形成装置，属于医学超声成像领域。本发明采用现场可编程门阵列FPGA实现声束形成逻辑，利用FPGA的在线可重构特性，先将参数识别逻辑配置给FPGA，FPGA对被测目标的超声回波特性进行估计识别，并将识别结果保存到上位机，上位机根据该结果对声束形成装置的聚焦延时参数进行调整，然后将声束形成逻辑配置给FPGA，进行超声扫查工作。本发明通过增加被测目标特性的识别过程，使得声束形成的聚焦延时参数可根据当前被测目标的特点进行动态调整，对不同人群、不同检查部位都能获得最佳的超声聚焦效果，有效提高超声图像的横向分辨率和对比分辨率，在医学超声系统中有着广泛的应用前景。
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