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公开(公告)号：CN107361766B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201710581779.4
申请日：2017-07-17
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及脑电信号处理技术领域，特别是涉及一种基于EMD域多维信息的情绪脑电信号识别方法，首先利用EMD将脑电信号自适应地分解为不同震荡频率的本征模态函数IMF，然后提取本征模态函数的波形差分、相位差分和归一化能量，将提取的多维信息组成特征向量，作为不同情绪脑电信号的表征，通过KNN分类器和SVM分类器，进行情绪脑电信号的分类与识别，大大提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN106228584B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610572019.2
申请日：2016-07-20
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种锥束CT圆加直线轨迹反投影滤波重建方法，针对圆加直线扫描轨迹的成像几何特点，选取M‑lines，通过求解穿过M‑line上重建点的R‑line的端点坐标，确定反投影积分区间，通过Hilbert变换，实现物体重建。本发明能够有效解决单圆轨迹大锥角扫描时锥角效应问题，在圆轨迹扫描的基础上，增加直线扫描轨迹，使其能够满足精确重建条件，获得完整的重建投影数据，能够较好的应用于实际扫描，有效提高大锥角重建图像质量，对于扩展锥束CT扫描应用范围具有重要的实用意义。
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公开(公告)号：CN107016653B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710197760.X
申请日：2017-03-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及CT图像重建领域，公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建方法，包含设定加权因子；建立总曲率联合总变分最小化模型；利用交替方向法推导出最终的CT图像重建算法；进行最终的CT图像重建算法，实现并获得最终重建结果。本发明还公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建装置，包括加权因子设定模块、总曲率联合总变分最小化模型建立模块、最终的CT图像重建算法推导模块和最终重建结果获得模块。本发明效率高，能够适应更少的采集数据并且提升重建图像质量。
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公开(公告)号：CN104142845B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201410347123.2
申请日：2014-07-21
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenCL‑To‑FPGA的CT图像重建反投影加速方法，主要利用FPGA实现了CT图像重建反投影步骤的加速，具体为：在OpenCL编程模型中，构建CPU和FPGA协作的CPU‑FPGA异构计算模式，CPU和FPGA间通过PCI‑E总线进行通信，CPU作为主机端，负责算法中的串行任务以及对FPGA的配置与控制任务；FPGA作为协处理器端，通过加载OpenCL内核程序以实现对反投影计算的并行流水加速。在编程模式中，FPGA执行程序全部采用类C/C++风格的OpenCL语言开发，开发简便，修改灵活，能大大缩短研发周期，减少产品维护和升级的研发成本；另一方面，新方法基于OpenCL框架，代码可以实现跨平台快速移植，适合扩展和应用于多处理器异构平台的协同加速之中。
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公开(公告)号：CN107898458A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710946732.3
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: A61B5/0484 , A61B5/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于人脑与机器视觉融合技术领域，尤其涉及基于图像先验的单试次脑电P300成分检测方法及装置。基于图像先验的单试次脑电P300成分检测方法，包括：计算刺激图像数据集中图像的复杂度，根据复杂度对图像进行排序；对不同复杂度的图像诱发的脑电信号训练分类器；对图像诱发的脑电信号进行评分。基于图像先验的单试次脑电P300成分检测装置，包括：复杂度计算排序模块；训练模块；评分模块。本发明可以根据图像复杂度主动预判P300潜伏期的范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104134206B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410336591.X
申请日：2014-07-15
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于三维二值特征描述子的CT体数据快速匹配方法，含有如下步骤：1：输入待拼接的两个CT体数据，并完成对其的特征点检测；2：确定特征点邻域内采样点的固定采样样式；3：将特征点邻域内的采样点组合成点对，并根据点对之间的灰度大小关系计算每个特征点的主方向；4：计算特征点在二维平面上的主方向，并以此二维平面上的主方向作为辅方向；5：根据特征点的主方向和辅方向对其进行方向规定化；6：在进行方向规定化后的特征点邻域内，计算特征点的二值特征描述，得到对应每个特征点的两种描述子；7：对两个CT体数据中的特征点进行匹配。本发明有效地提高了CT体数据中三维特征点匹配的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN106022384A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610361766.1
申请日：2016-05-27
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6261 , G06K9/6296
Abstract: 本发明涉及一种基于fMRI视觉功能数据DeconvNet的图像关注目标语义分割方法，通过被试在自然场景图像刺激下采集到的fMRI视觉功能数据，训练深度卷积神经网络模型，将其映射到关注目标类别标签上进行模型优化；构造与优化后的深度卷积神经网络对称的深度网络模型，利用fMRI视觉功能数据及刺激图像相对应的语义分割结果优化该模型参数，获得fMRI视觉功能数据到逐像素语义分割结果的映射；采集被试观看测试图像的fMRI视觉功能数据，确定被试关注目标类别和逐像素语义分割结果，分割出关注目标区域和相应目标语义。本发明对被试观看自然场景图像时所引发的fMRI视觉功能数据进行解析，提取出刺激图像中所有目标类别并获得语义分割结果，提高关注目标提取的准确性。
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公开(公告)号：CN105973917A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610512467.3
申请日：2016-06-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G01N23/046 , A61B6/032 , A61B6/4085 , A61B6/5205 , G01N2223/03 , G01N2223/1016 , G01N2223/401
Abstract: 本发明涉及一种X射线CT转台单侧两次螺旋扫描单层重排重建方法，首先在转台的同一侧进行两次螺旋扫描，将两组螺旋锥形束投影重排成多层平行束投影，然后利用平行束投影的对称性质去除数据的横向截断，得到一组完全覆盖物体横截面的平行束投影数据，再通过滤波反投影方式进行图像重建。本发明通过在转台的同一侧进行两次螺旋扫描成像，能够更大程度上扩展螺旋锥束CT的横向成像视野，通过实验验证，能够扩展至2.56倍的成像视野，在更大程度上扩展成像视野的同时成像质量没有明显下降，具有与传统全覆盖算法相当的成像质量。
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公开(公告)号：CN103279644B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310153660.9
申请日：2013-04-27
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种fMRI头动的实时监测与反馈方法，含有下列步骤：步骤1：将数据处理终端与MRI系统的主控机用网络连接在一起；步骤2：数据处理终端对主控机中的fMRI数据的存储目录进行监控；步骤3：头动参数计算：数据处理终端实时读取主控机中的DICOM格式的文件，并采用经典的刚体变换方法进行头动校正，最终得出六个头动参数；步骤4：进行头动参数显示：数据处理终端将步骤3中得出的六个头动参数以图表的形式显示出来；步骤5：头动视觉反馈：数据处理终端将步骤3中得出的六个头动参数分别映射到对应的坐标系中，并沿着坐标方向设置指示进度条；本发明可提高fMRI的数据质量。
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公开(公告)号：CN104240272A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410338497.8
申请日：2014-07-16
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪极坐标TV最小化直线轨迹CT图像重建方法，克服了现有技术中，直线轨迹计算机断层成像（linearcomputedtomography,LCT）技术的有限角度图像重建的问题。该发明包含以下步骤——步骤1：建立TV最小化重建模型；步骤2：利用ADM最小化TV模型；步骤3：利用PPFFT实现图像空-频域变换；步骤4：实现并运行算法，获得重建图像。该LCT重建技术基于交替方向法设计了TV最小化模型的求解算法，具有稳定的收敛性；并且，由于采用了伪极快速傅里叶变换，该算法具有优异的重建精度和计算效率。基于伪极坐标TV最小化LCT图像重建技术，在LCT技术投入实用化中具有重要意义。
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