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公开(公告)号：CN116311077B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310374850.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请提供了一种基于显著性图的多光谱融合的行人检测方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：获取当前时刻的目标区域的RGB图像和红外图像；对红外图像进行显著性行人检测处理，得到显著性图；利用预先训练完成的融合网络对RGB图像、显著性图和红外图像进行处理，得到多尺度行人检测结果；所述融合网络包括：Backbone网络，Neck网络和Head网络；所述Backbone网络，用于对RGB图像、显著性图和红外图像进行跨维度和跨通道的多模态特征提取，并通过可学习因子对多模态特征进行加权融合，得到行人区域显著的融合特征图；对融合特征图进行处理，得到三个尺度的特征图。本申请提高了夜间环境下行人检测的精度。
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公开(公告)号：CN110141196A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910509662.4
申请日：2019-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于双三角血流模型的外周动脉血管弹性评价方法及系统，涉及医疗与健康电子技术领域。本发明首先通过采集外周动脉脉搏波，并对脉搏波去除工频干扰、基线漂移这些噪声。从滤波后信号中提取特征点，按照特征点位置使用双三角血流模型拟合血流速度波形，以双三角血流速度波形为基准进行脉搏波形分解得到前向波和后向波。最后根据提取的前向波和后向波的特征点数值计算反映外周动脉血管弹性的后向波增强指数RM和反射指数RI。本发明根据拟合血流波形进行外周动脉脉搏波的精确分解，以分解后结果计算相关参数，综合前向波和后向波的特点，实现对外周动脉的血管硬化程度评估和心血管系统功能评价，使得对心血管功能检测更加便利。
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公开(公告)号：CN108961273A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810719994.0
申请日：2018-07-03
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/187 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域。本发明提出从CT影像中分割肺动脉和肺静脉的方法，包括：步骤S10：根据从CT影像中获取的肺血管数据和肺血管中心线图，确定肺血管中心线中的至少一个黏连点；并从所述肺血管数据中剔除所述至少一个黏连点，得到以肺血管中心线为根节点的多个血管子树；步骤S20：将所述多个血管子树按照匹配度划分为两类，分别为第一类血管子树和第二类血管子树；步骤S30：分别获取所述第一类血管子树和第二类血管子树对应的血管体积的数值，并确定血管体积数值较大的血管子树为肺静脉血管，血管体积数值较小的血管子树为肺动脉血管。本发明提供的分割方法的精度能够满足临床需求，且运算时间短。
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公开(公告)号：CN108606798A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810441018.3
申请日：2018-05-10
Applicant: 东北大学
CPC classification number: A61B5/1102 , A61B5/02 , A61B5/6891 , A61B5/7267
Abstract: 本发明的基于深度卷积残差网络的非接触式房颤智能检测系统能采集人体心脏射血时产生的心冲击信号并使用深度卷积残差网络分析心脏是否发生房颤，包括心冲击信号采集与深度卷积残差神经网络分析两部分。心冲击信号采集部分包括压电薄膜传感器、压电信号处理模块、AD转换电路与处理器。将采集到的数据上传至运行深度卷积残差网络算法的服务器，返回判断结果。深度卷积残差神经网络模型包括一维卷积层、下采样层、批归一化层、激活层及全连接层。模型包含的残差结构由原始信号和经过若干卷积采样归一化激活操作后提取的深度特征相加构成。本发明可用于对人体进行夜间不间断监护，并及时给出判断提示，便于及时处理病情。
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公开(公告)号：CN105741310B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610161395.2
申请日：2016-03-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种心脏左心室图像分割系统及方法。该系统包括：图像转换单元；左心室轮廓粗提取单元；左心室轮廓精提取单元。该方法包括：分割核磁共振图像得到二值化图像，通过欧氏距离变换将二值化图像转化为灰度图像；将二值化图像中的各个相连通区域间隔开，粗提取出左心室轮廓；判断左心室轮廓与主动脉轮廓是否相连，若粗提取出的左心室轮廓与主动脉轮廓相连，则去除主动脉分割开，修补左心室轮廓，得到心脏左心室图像分割结果；否则粗提取出的左心室轮廓即作为左心室轮廓。本发明能在影像方面排除左心室与主动脉相连的影响，准确的分割左心室底层图像，克服主动脉对左心室造成的边缘泄露的影响，从而得到精确的左心室分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104323773A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410606129.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0496
CPC classification number: A61B5/0496 , A61B5/7235
Abstract: 一种基于EOG的ERG信号采集与处理系统及方法，该系统包括控制单元、视网膜刺激器单元、视网膜电信号采集单元和视网膜电信号处理单元；该方法包括：调节刺激光源照度和刺激光源闪光频率；三个皮肤分别安置于受试者眼睛正上方额头处、眼睛鼻梁内侧和眼睛眼睑处；进行20分钟以上的暗适应；受试者眼睛对准刺激光源；采集EOG信号；对受试者眼睛进行光刺激，同步采集受试者眼睛鼻梁内侧和眼睛眼睑处ERG信号，经过信号调理和AD转换后存储；视网膜电信号处理与分析单元读取ERG信号，并对ERG信号进行处理与分析。本发明采用外置皮肤电极采集ERG信号，使得采集更为方便，更为安全，成本也更低；在对信号处理上，采用的方法运算量小，可行性高，能实现信号快速处理。
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公开(公告)号：CN103989463A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410209464.3
申请日：2014-05-16
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 一种基于指端脉搏波的桡动脉脉搏波检测系统及方法，该系统包括指端脉搏传感器、桡动脉脉搏传感器、脉搏信号采集模块、中央处理模块和输入输出模块；脉搏信号采集模块包括指端脉搏信号采集模块和桡动脉脉搏信号采集模块；指端脉搏传感器、桡动脉脉搏传感器分别安置在指端处和手腕处，指端脉搏传感器的输出端、桡动脉脉搏传感器的输出端分别连接指端脉搏信号采集模块的输入端、桡动脉脉搏信号采集模块的输入端，指端脉搏信号采集模块的输出端、桡动脉脉搏信号采集模块的输出端分别连接中央处理模块的输入端。本发明的方法重建得到的桡动脉脉搏波波形与实际测量的桡动脉脉搏波波形的最佳波形匹配度均在70%至92%范围内，适用于桡动脉脉搏波数据的采集。
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公开(公告)号：CN117918805A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410094880.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/021 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种基于多指标的示波法血压测量中脉搏波质量自动评估系统，涉及可穿戴医疗健康监测技术领域。该系统包括用于对脉搏波信号进行滤波处理的数据预处理模块；针对预处理后的脉搏波信号，筛选出质量评估差的信号并将去除的信号质量一次评估模块；提取出计算血压所需要的有效信号区域的信号截取模块；根据形态特征提取特征指标，得到未评估质量脉搏波信号的特征指标的信号特征指标提取模块；根据脉搏波信号的特征指标，进一步对脉搏波信号质量进行划分的信号质量二次评估模块；利用气囊压力数据对质量一般的信号进行质量修正的信号质量修正模块。该系统克服了传统质量评估方法中人工设定阈值的局限性，评估算法更为高效且具有更高的适应性。
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公开(公告)号：CN110313915A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910534566.5
申请日：2019-06-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种压电自供能的老人足部健康监测系统，涉及智能电子产品技术领域以及生物医学领域。包括智能鞋部分和移动终端部分；其中，智能鞋部分主要包括PVDF模块、整流电路模块、储能模块、三轴加速度传感器、陀螺仪传感器及MCU主控制器,移动终端部分包括无线通信模块和移动终端分析模块；实现足部原始压力信号的读取以及老年人用户足部运动状态的判断；利用特定的整流电路与储能电路并结合PVDF柔性压感薄膜的可塑性和延展性实现整流和储能供能；本系统实现压电自供能，利用PVDF柔性压感薄膜的压电特性与易于收集足部压力信号的特性，解决了当前智能足部压力信号监测产品频繁充电或使用时电量不足的问题，实现了足部压力信号的有效提取，成本较低。
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公开(公告)号：CN109157202A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811085130.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/0402 , A61B5/145 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，涉及可穿戴健康医疗监测技术领域。该系统包括佩戴装置、多生理信号采集装置、传输装置、智能终端设备和云端服务器；多生理信号采集装置和传输装置均设置在佩戴装置上；多生理信号采集装置采集被检测者的生理信号并通过传输装置将采集的生理信号数据传输到智能终端设备；智能终端设备内置程序，判断被检测者是否有心血管疾病风险，并将处理的生理信号传送至云端服务器；所述云端服务器内置程序，对佩戴者的多生理信号进行疾病分类和诊断，并反馈给智能终端；本发明提供的基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，为心脏功能的评估和心脏疾病的诊断提供更加准确的参考。
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