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公开(公告)号：CN103247071B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201310106783.7
申请日：2013-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明实施例公开了一种构建三维血管模型方法及设备，通过从第一血管内超声图像中获得目标血管中的每一个管腔内斑块的图像，分析每一个管腔内斑块的图像，以获得该管腔内斑块的组成成分信息，组成成分信息包括该该管腔内斑块的每一项组成成分的类型信息以及每一项组成成分占该管腔内斑块的质量百分比，从而生成包含第一血管内超声图像和每一个管腔内斑块的组成成分信息的第二血管内超声图像，将二维骨架图像和第二血管内超声图像进行融合，得到目标血管的携带斑块的组成成分信息的三维血管模型。用户可以从三维血管模型中直接获取斑块的组成成分信息，根据直接获知的斑块组成成分信息，直接获知斑块硬化程度、斑块类型。
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公开(公告)号：CN107174225A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710527048.1
申请日：2017-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/02 , A61B5/0402 , A61B5/0452
CPC classification number: A61B5/0205 , A61B5/0059 , A61B5/02 , A61B5/0225 , A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/6831 , A61B5/72
Abstract: 本发明提供了一种臂带式血管生理参数监测装置，包括下位机，所述下位机能够戴在人体的手臂上，所述下位机包括中央处理器、以及与所述中央处理器相连的脉搏波模块、心电模块、压力波模块、通信模块。本发明的有益效果是：本发明通过脉搏波和压力波可以测量出人体的各种血管生理参数，为可穿戴式血管生理监测提供了可能，为现代社会中心血管疾病的便携式监测提供了便利的条件。
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公开(公告)号：CN103598876B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310598287.8
申请日：2013-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: A61B5/02 , A61B5/0402 , G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种数据处理方法及系统，该数据处理方法包括如下步骤：A.数据采集；B.数据处理。本发明的有益效果是本发明通过引入心率变化率和脉搏波传输时间变化率等反应神经活动的补偿项参数，对血压估算进行补偿，使本发明的血压算法比以往的血压算法的精确度更高，尤其对舒张压的误差改善最明显，更加能反应出被测者的真实血压。
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公开(公告)号：CN103598876A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310598287.8
申请日：2013-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: A61B5/02 , A61B5/0402 , G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种数据处理方法及系统，该数据处理方法包括如下步骤：A.数据采集；B.数据处理。本发明的有益效果是本发明通过引入心率变化率和脉搏波传输时间变化率等反应神经活动的补偿项参数，对血压估算进行补偿，使本发明的血压算法比以往的血压算法的精确度更高，尤其对舒张压的误差改善最明显，更加能反应出被测者的真实血压。
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公开(公告)号：CN103400414B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310312432.1
申请日：2013-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种三维骨组织模型构建方法，通过识别目标骨组织的三维图像，获得包括目标骨组织的边界像素点和边界像素点所围成的区域的第一图像，识别第一图像，删除目标骨组织的骨小梁的像素点，获得包括目标骨组织的骨髓区域的第二图像，以对比目标骨组织的图像和第一图像，通过第一标识标记目标骨组织的三维图像中所述目标骨组织的骨髓的区域的位置，以及，对比目标骨组织的图像和第二图像，通过第二标识标记目标骨组织的三维图像中目标骨组织的骨小梁的像素点的位置，获得目标骨组织的第一三维骨组织模型，进而可以获得真实的骨小梁的形态和骨髓的形态，进而可以获得真实显示目标骨组织内部形态的三维骨组织模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105913038A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610265428.8
申请日：2016-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00315 , G06K9/00288 , G06K9/00724
Abstract: 本发明提供一种基于视频的动态微表情识别方法，属于动态识别技术领域。本发明包括以下步骤：视频序列预处理；计算预处理后视频序列的一定数量的帧，用插值法定点插值到指定长度视频并进行精确对齐；将指定长度视频分成视频块，得到视频子集；提取视频子集的动态特征，计算视频子集权重和视频子集特征权重；根据计算结果对视频序列进行分类和识别。本发明的有益效果为：有效的突出带有较多表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征，削弱带有较少表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征。减少光照不均、噪声、物体遮挡等因素影响，增加系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105913038B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610265428.8
申请日：2016-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种基于视频的动态微表情识别方法，属于动态识别技术领域。本发明包括以下步骤：视频序列预处理；计算预处理后视频序列的一定数量的帧，用插值法定点插值到指定长度视频并进行精确对齐；将指定长度视频分成视频块，得到视频子集；提取视频子集的动态特征，计算视频子集权重和视频子集特征权重；根据计算结果对视频序列进行分类和识别。本发明的有益效果为：有效的突出带有较多表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征，削弱带有较少表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征。减少光照不均、噪声、物体遮挡等因素影响，增加系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108509040A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810267935.4
申请日：2018-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提出了一种基于多维信号处理和自适应学习的混合脑机接口系统，包括多维信号采集模块、解码单元、执行单元、自适应学习模块；其中，所述多维信号采集模块采集多个维度的生理信号，并进行放大和模数转换处理；所述解码单元从多维信号中分别提取有用的信息，即多维信号特征提取，然后对特征进行融合计算，最后根据特征融合结果进行任务决策；所述执行单元根据所述解码单元给出的任务执行相应的功能；所述自适应学习模块用于用户在第一次使用系统前进行学习，根据操作指南执行设定的行为任务，采集执行任务过程中的生理活动信号，计算获得最佳的特征提取和任务分类的参数。系统的具有自适应学习功能，可以根据环境、时间及使用个体的不同，进行参数调整，最大程度保证了系统控制的准确性。
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公开(公告)号：CN107220591A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710295623.X
申请日：2017-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00221 , G06K9/00335 , G06K9/00765 , G06K9/629 , G06K2009/00322 , G10L15/24
Abstract: 本发明提供了一种多模态智能情绪感知系统，包括采集模块、识别模块、融合模块，所述识别模块包括基于表情的情绪识别单元、基于语音的情绪识别单元、基于行为的情绪识别单元、以及基于生理信号的情绪识别单元，所述识别模块中的各情绪识别单元对多模态信息进行识别，从而获得情绪分量，所述情绪分量包含情绪类型和情绪强度，所述融合模块将所述识别模块的情绪分量进行融合实现人体情绪的准确感知。本发明的有益效果是：相较于现有技术，本发明可以更加准确地识别出情绪，有效检测出用户在表里不一的情况下的真实情绪。
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公开(公告)号：CN103400414A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310312432.1
申请日：2013-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种三维骨组织模型构建方法，通过识别目标骨组织的三维图像，获得包括目标骨组织的边界像素点和边界像素点所围成的区域的第一图像，识别第一图像，删除目标骨组织的骨小梁的像素点，获得包括目标骨组织的骨髓区域的第二图像，以对比目标骨组织的图像和第一图像，通过第一标识标记目标骨组织的三维图像中所述目标骨组织的骨髓的区域的位置，以及，对比目标骨组织的图像和第二图像，通过第二标识标记目标骨组织的三维图像中目标骨组织的骨小梁的像素点的位置，获得目标骨组织的第一三维骨组织模型，进而可以获得真实的骨小梁的形态和骨髓的形态，进而可以获得真实显示目标骨组织内部形态的三维骨组织模型。
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