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公开(公告)号：CN108109159A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711396509.2
申请日：2017-12-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于hessian矩阵和区域增长相结合的视网膜血管分割系统，包括用以提取视网膜图像绿色通道并对提取的图像进行增强处理提高对比度的视网膜图像预处理单元；通过hessian矩阵对图像进行再次增强处理并过去视网膜图像中血管走向的hessian矩阵增强单元；将hessian矩阵增强后的图像进行形态分类，以提取细小血管的连通域分类单元；以及对分类后的图像进行区域增长以连接图像中断裂的血管结构，进而提高分割效果、完善分割结果的区域增长单元。本系统能够实现视网膜眼底图像中血管分割，并且针对分割算法分割结果出现断裂点的问题，采用hessian矩阵结合区域增长的方式，提出二者结合的算法，进一步改善了提取图像中血管断裂的情况，提高了血管分割的准确率。
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公开(公告)号：CN106651899A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611128935.3
申请日：2016-12-09
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6267 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T2207/20032 , G06T2207/30041
Abstract: 本发明提供一种基于Adaboost的眼底图像微动脉瘤检测系统，包括视网膜图像预处理单元、候选区域提取单元、特征提取与特征选择单元和分类单元；对获取的视网膜图像进行目标区域提取，并对目标区域图像进行处理；对预处理后的视网膜图像依次进行视盘提取、絮状物提取和血管提取，得到候选区域图像；对已知的候选区域图像进行特征提取，得到候选区域图像候选区域特征集；采用已知候选区域图像候选区域特征集作为输入，输入到Adaboost分类器进行训练，将待检测的候选区域图像输入到训练后的Adaboost分类器，得到检测结果。本发明能够有效的进行特征选择与分类，实现视网膜图像的准确检测。
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公开(公告)号：CN102499717A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110390938.5
申请日：2011-11-30
Applicant: 东北大学
IPC: A61B8/02
Abstract: 便携式超声多普勒胎儿心率监护仪及其控制方法，属于医疗器械技术领域。本发明提供一种使用安全、检测准确、功能齐全的便携式超声多普勒胎儿心率监护仪及其控制方法。胎儿心率监护仪包括超声波发射接收单元、胎儿心率信号提取单元及胎儿心率信号处理单元；所述超声波发射接收单元的输出端与胎儿心率信号提取单元的输入端相连接，所述胎儿心率信号提取单元的输出端与胎儿心率信号处理单元的输入端相连接。胎儿心率监护仪的控制方法，包括如下步骤：步骤一：采用基于最大熵原理的小波包混合节点阈值去噪的方法对胎儿心率信号提取单元提取到的胎儿心率信号进行数字滤波；步骤二：采用广义核相关算法对经步骤一处理后的胎儿心率信号进行心率检测。
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公开(公告)号：CN118366601A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410467400.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 东北大学
IPC: G16H20/10 , A61J7/04 , G16H40/67 , G06K19/077 , H04W74/0833 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种基于RFID和云服务器的家庭药品管理系统，涉及药品管理技术领域，本产品以家庭药物存储引导及管理，用药引导及提醒监测为核心基础功能，辅以合理化采购提醒、药物回收等附加功能。其中，家庭药物存储引导及管理模块主要用于满足家庭药物库存实时统计、过期药物统计及提醒、分区分人管理的基本需求。药品消耗引导模块主要负责家庭日常用药引导、用药提醒、用药监测反馈；同时承担家庭日常药物的流通工作，满足家庭的日常采购需求及过期药物处理的需求。后台管理系统主要包括家庭管理终端、第三方接入系统、用户行为分析系统。负责结合家庭智能设备和云端数据系统，实现基本的家庭药物管理场景。
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公开(公告)号：CN109560841B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811528866.4
申请日：2018-12-13
Applicant: 东北大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/309 , H04B17/391 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的分布式压缩感知算法的大规模MIMO系统信道估计方法，在单个小区基站处通过NT根天线发送导频信息，在NR个单天线用户端接收，包括以下步骤：S1、计算在每一个用户接收端收到的导频信息测量向量y，并根据大规模MIMO系统信道的稀疏一致性，对导频信息传输过程建立压缩感知数学模型，并构建感知矩阵Φ；S2、通过块结构变换得到块结构感知矩阵Ψ，并通过重构算法重构块稀疏信号g；S3、使用块结构自适应压缩采样匹配追踪算法重构稀疏信号h。本发明利用大规模MIMO系统信道的时域稀疏一致性，使用块结构自适应压缩采样匹配追踪算法重构信道冲激响应，且能在未知稀疏度时进行估计并能减少导频的使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110514288A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910794099.X
申请日：2019-08-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于AD7764和EP4CE30的光纤矢量水听器数据采集系统，属于信号处理与以太网高速通信技术领域。本发明的数据采集系统，包括FPGA以及连接在FPGA外围的AD7764数据采集模块、DDR RAM数据缓存模块、网络传输模块、媒体接口、电源模块；以FPGA为主处理器，充分发挥其处理速度快、迭代性强的特点，通过高分辨率的AD7764芯片进行模数转换以及以太网的高速传输，实现水声数据的采集与传输。其中还融合了高速数字电路低噪设计以及DDR2大容量缓存等技术来保证整个系统功能实现的稳定可靠，弥补了现有技术的不足，具有广泛的推广应用空间。
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公开(公告)号：CN106651899B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201611128935.3
申请日：2016-12-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于Adaboost的眼底图像微动脉瘤检测系统，包括视网膜图像预处理单元、候选区域提取单元、特征提取与特征选择单元和分类单元；对获取的视网膜图像进行目标区域提取，并对目标区域图像进行处理；对预处理后的视网膜图像依次进行视盘提取、絮状物提取和血管提取，得到候选区域图像；对已知的候选区域图像进行特征提取，得到候选区域图像候选区域特征集；采用已知候选区域图像候选区域特征集作为输入，输入到Adaboost分类器进行训练，将待检测的候选区域图像输入到训练后的Adaboost分类器，得到检测结果。本发明能够有效的进行特征选择与分类，实现视网膜图像的准确检测。
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公开(公告)号：CN103354642B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310224142.1
申请日：2013-06-06
Applicant: 东北大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种提高移动传感器网络覆盖率的方法，该方法所基于的移动传感器网络，包括多个异构移动传感器节点，各移动传感器节点有特定的感知半径和通信半径，并可以获得其自身位置，该方法对连续的移动传感器网络监视区域进行网格化处理，并随机的分配各个移动传感器节点，获得各个移动传感器节点的初始位置；计算移动传感器网络的覆盖率；采用覆盖空洞导向分布式差分进化方法确定提高移动传感器网络覆盖率的策略，即确定各个传感器节点要移动的位置；执行移动传感器节点移动操作。本发明提出的方法从收敛速度和系统能耗方面考虑，更全面和符合实际。本方法基于节点的分布式计算原理，以未覆盖区域为导向通过差分进化计算节点的新位置，无需预知所有节点的位置信息，既加快了运算速度又节省了通信开销，从而节省节点能耗，延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN104735652A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510145530.X
申请日：2015-03-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种适用于无线传感器网络的混沌加密方法，该方法将无线传感器网络待加密的明文进行划分，利用参数扰动混沌映射随机产生二进制序列，将参数扰动混沌映射迭代Nh＝128+f(Cj)h次，经过f(Cj)h次迭代以后，将每次迭代产生的二进制序列的第i位提取出，组成128位的二进制流，将该二进制流的前64位用Aj表示，二进制流的后64位用Dj来表示，将无线传感器网络待加密的明文的第j个分块Pj与其对应的Dj做异或计算，得到新的第j个分块Pj′，将新的第j个分块Pj′与其对应的Aj做异或运算产生密文Cj，将产生的密文Cj反馈给参数扰动混沌映射迭代次数Nh，继续对明文加密。
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公开(公告)号：CN101551440A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200910011570.X
申请日：2009-05-15
Applicant: 东北大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 一种发电机变压器组故障录波分析装置，属于电力系统故障录波装置领域，由存储站和监测站组成，采用主从式分层网络结构；存储站采用服务器计算机，监测站由信号变送器单元、智能采集分析单元、GPS单元、工控机单元和供电单元组成，其中信号变送器单元与智能采集分析单元相连接；智能采集分析单元包括数据采集卡、FPGA模块、实时嵌入式控制器，智能采集分析单元与工控机单元及存储站服务器计算机相连；GPS单元与智能采集分析单元中的实时嵌入式控制器相连；供电单元分别与智能采集分析单元和工控机单元相连。以此为基础构建的系统，极大的增强了系统的可靠性、提高了系统的实时性，降低了系统的复杂性和成本。
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