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公开(公告)号：CN115375638A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210951127.6
申请日：2022-08-09
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于图像融合技术领域，具体涉及一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法。针对多模态图像融合需要患者多次成像造成的对人体伤害和花费大、图像融合需配准大量成对数据集，时间长、难度大以及融合图像纹理及精细结构不够清晰的问题，本发明提出了基于CycleGAN与OctopusNet的模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法，该方法由模态合成、图像增强与图像融合三部分组成。
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公开(公告)号：CN117467235A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311541279.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及高分子材料中的废旧塑料改性领域，具体涉及一种SAG‑g‑rHIPS相容剂改性的rABS/rHIPS共混物及其制备方法，是由以下重量份的原料制成：SAG‑g‑rHIPS相容剂20份，rABS 50份，rHIPS 50份。本申请提供的rABS/rHIPS/SAG‑g‑rHIPS材料的缺口冲击强度比rABS/rHIPS共混物提高了128%，拉伸强度从38.26MPa提高到了42.31MPa。本发明的制备方法可将rABS/rHIPS塑料熔融改性造粒单独再利用，具有较高市场价值。
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公开(公告)号：CN115880554A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211321366.X
申请日：2022-10-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/764 , G16H50/20 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请属于医学图像融合技术领域，公开了一种基于知识蒸馏与可解释的多模态医学图像融合模型及方法。基于知识蒸馏与可解释的多模态医学图像融合模型，包括一个生成器G和两个鉴别器Dc和Dm，生成器负责生成融合图像，鉴别器用来判别真实图像和融合图像，该模型解决了因可用于融合的成对图像数据集有限，导致多模态医学图像的融合图像清晰度下降的问题。从实验结果可知，本发明模型在主观视觉观察和客观指标评价方面都有较好的表现，将其应用于多模态医学图像融合，可以辅助医生对病灶部位做出准确地诊断与治疗。
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公开(公告)号：CN117510810A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311745723.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及高分子材料领域，具体涉及一种高断裂伸长率的PBAT‑ETL共聚酯材料及其制备方法；共聚酯材料以下摩尔份配比的原料制备而成：己二酸3.5份，1,4‑丁二醇9.9份，对苯二甲酸3.5份，赤藓糖醇0~0.1份且不为0，钛酸四丁酯0~0.06份且不为0；将摩尔份配比的己二酸、1,4‑丁二醇、对苯二甲酸和赤藓糖醇在不加催化剂的条件下进行共混，先后经历两步酯化和缩聚三个阶段，得到PBAT‑ETL共聚酯材料；本发明提供的合成方法下添加0.06份赤藓糖醇的环保PBAT共聚酯材料比不添加赤藓糖醇的环保PBAT共聚酯材料的强度，断裂伸长率提高了，其断裂伸长率最高达到了1300.53%，仍具有生物降解能力，具有较高市场价值。
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公开(公告)号：CN112750097B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110050993.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于医学图像融合领域，具体涉及基于多CNN组合和模糊神经网络的多模态医学图像融合。为了将多模态医学图像中病灶部位的纹理细节表征更充分，边缘更清晰，本发明提出的方法主要有两部分组成：1)构建G‑CNN组(G‑CNNs)；2)基于模糊神经网络的G‑CNNs融合。第一部分首先通过一组比例和方向不同的Gabor滤波器获得CT和MR的不同Gabor表示对，然后分别使用每对不同的Gabor表示训练相应的CNN，从而生成G‑CNNs；第二部分利用模糊神经网络将G‑CNNs的多个输出进行融合得到最后的融合图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115689961A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211370369.2
申请日：2022-11-03
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于医学图像融合技术领域，公开了一种用于胶质瘤SPECT‑MRI图像融合的网络模型及方法。所述网络模型简称为DEFSD，通过分解专属特征和显著性掩膜来促进图像融合。具体为：先将RGB空间的源SPECT图像转换为YCbCr空间，再将Y通道的SPECT图像和MRI图像输入DEFSD，DEFSD结合属性向量和物体特征图，分别重建两幅源图像，并确定源图像的专属特征，同时，利用显著性掩码突出区域的特征；然后将经过训练的DEFSD输出的图像与Cb和Cr通道的SPECT图像一起被转换到RGB空间，获得最终的输出融合图像。在哈佛大学医学院公开的医学图像数据集上进行训练，实验结果表明，DEFSD可以产生包含大量各模态独有信息的融合图像，并且在病变区域具有明显的沟线特征，有利于早期胶质瘤诊断。
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公开(公告)号：CN112750097A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110050993.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于医学图像融合领域，具体涉及基于多CNN组合和模糊神经网络的多模态医学图像融合。为了将多模态医学图像中病灶部位的纹理细节表征更充分，边缘更清晰，本发明提出的方法主要有两部分组成：1)构建G‑CNN组(G‑CNNs)；2)基于模糊神经网络的G‑CNNs融合。第一部分首先通过一组比例和方向不同的Gabor滤波器获得CT和MR的不同Gabor表示对，然后分别使用每对不同的Gabor表示训练相应的CNN，从而生成G‑CNNs；第二部分利用模糊神经网络将G‑CNNs的多个输出进行融合得到最后的融合图像。
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公开(公告)号：CN119979094A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510288021.6
申请日：2025-03-12
Applicant: 中北大学 , 浙江新力新材料股份有限公司
IPC: C09J167/02 , C09J11/04 , C08G63/127 , C08G63/78
Abstract: 本发明提供了一种可降解耐沸水热熔胶共聚酯材料及其制备方法与应用，属于共聚酯热熔胶的热熔胶技术领域；由以下摩尔份配比的原料制备而成：1,4‑丁二醇1份、己二酸0.35份、对苯二甲酸0.35份，(R,S)‑1,2,3,4‑丁四醇0.03份，钛酸四丁酯0.012份，蒙脱土0.001~0.005份；本发明热熔胶以生物基共聚酯为基体，利用无水乙醇对蒙脱土表面改性，使其表面包覆丰富的醇羟基，在170℃下将主基体共聚酯材料与改性后的蒙脱土充分共混，材料表面的羧基和羟基等官能团形成热熔胶中的氢键交联网络，同时无机填料在胶粘剂表面形成疏水层，在木制表面发生机械互锁的同时有效的隔绝了水分子的渗入。与其他生物基胶粘剂相比，其具有强度高，稳定性好，防水性优良等特性。
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公开(公告)号：CN119056587A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411325025.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 中北大学
IPC: B03D1/012 , B03D1/02 , B03D101/04
Abstract: 本发明涉及塑料分选领域，具体涉及一种基于偕胺肟化改性的rABS和rHIPS浮选分离方法；包括以下步骤：（1）将rABS和rHIPS用破碎机破碎,清洗并在室温下干燥后得到未处理的rABS和rHIPS；（2）配置盐酸羟胺的溶液，用碳酸钠调节pH，并将未处理的rABS和rHIPS放入溶液中并加热，得到预处理的rABS和rHIPS；（3）将预处理的rABS和rHIPS加入到含有起泡剂的浮选柱中进行浮选，使rHIPS上浮，rABS下沉，达到分离rABS和rHIPS的目的；本发明无需添加润湿剂，只需要简单的预处理和气泡浮选即可分离rABS和rHIPS；本发明公开的方法成本低、操作简单、分离效率高。
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公开(公告)号：CN117343469A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311406627.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及高分子材料中的废旧塑料改性领域，具体涉及一种SAG‑g‑rABS相容剂改性的rABS/rHIPS共混物及其制备方法；SAG、rABS干燥后熔融共混挤出造粒，将其加入到rABS/rHIPS共混物中，得到rABS/rHIPS/SAG‑g‑rABS共混物。实验结果表明，本发明提供的rABS/rHIPS/SAG‑g‑rABS材料的缺口冲击强度比rABS/rHIPS共混物提高了126%，拉伸强度从38.26MPa提高到了44.75Mpa；本发明的制备方法可将rABS/rHIPS塑料熔融改性造粒单独再利用，具有较高市场价值。
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