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公开(公告)号:CN117078595A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310884937.9
申请日:2023-07-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/006 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 一种基于多约束条件的个性化全脑小动脉血管生成方法,属于数学建模算法开发领域,包括以下步骤:基于真实头颈动脉CTA图像构建个性化三维模型,确定血管生长的起点位置;基于个性化模型记录各血管模型几何参数(出口面积,出口血管长度等);基于Brainstorm标准头模型三维点云文件,均匀取样后作为血管生长的终点位置;基于多个约束条件,采用模拟退火算法优化出小血管的几何参数并计算出满足约束条件后各级血管分叉的空间位置。本发明个性化全脑小动脉血管生成真实模型,对于数值模拟及血流动力学的计算提高了准确性。
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公开(公告)号:CN115594287A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211137690.6
申请日:2022-09-19
Applicant: 北京工业大学(CN)
Abstract: 投加羟胺启动Anammox菌原位富集的PNA一体化MBBR深度脱氮的方法属于污水处理领域。MBBR反应器采用聚丙烯塑料环填料,填充率约为15%‑25%。MBBR反应器设有曝气泵,曝气泵连接气体转子流量计控制系统进气量。生活污水经蠕动泵进入MBBR反应器,投加羟胺可有效抑制NOB(亚硝酸盐氧化菌)活性,快速实现并稳定维持城市生活污水短程硝化现象,亚硝态氮和氨氮的共存以及填料的存在将促进系统中Anammox菌自富集,提高其活性。系统内NOB活性将受到进一步的抑制,起到主要脱氮作用的AOB(氨氧化菌)、Anammox处于高活性状态,从而保证PNA一体化MBBR系统的稳定运行。本发明结构简单,可操作性强,节能降耗,无需外加碳源。
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公开(公告)号:CN116602625B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202310580124.0
申请日:2023-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于神经血管耦合的脑血流量预测系统,包括:结构连接矩阵生成模块,根据弥散张量成像数据得到结构连接矩阵;重新构建局部场电位模块,根据磁共振成像数据和头皮脑电数据建立局部场电位;功能连接矩阵生成模块,根据局部场电位生成功能连接矩阵;脑网络融合矩阵生成模块,将结构连接矩阵和功能矩阵融合生成脑网络融合矩阵;全脑逆向神经质量模型网络生成模块,建立单个逆向神经质量模型并形成全脑逆向神经质量模型网络;神经活动获取模块,根据逆向神经质量模型和局部场电位获取神经活动;脑血流量计算模块,神经活动输入到神经调控血流动力学系统得到脑血流量。通过本申请,提高脑血流量预测准确性,不会对检测(56)对比文件Várkuti, B,等.Quantifying the Linkbetween Anatomical Connectivity, GrayMatter Volume and Regional Cerebral Blood Flow: An Integrative MRI Study《.PLOSONE》.2011,第6卷(第4期),第1-15页.
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公开(公告)号:CN113772880A
公开(公告)日:2021-12-10
申请号:CN202110972050.6
申请日:2021-08-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种实现磷回收基于DEAMOX强化A2/O‑BCO工艺脱氮除磷的装置与方法,属于活性污泥法污水处理技术领域。在缺氧区引入DEAMOX工艺,节能、高效地对氨氮和硝氮进行去除,进一步降低了出水总氮,提高了系统的处理效果。BCO置于中间沉淀池之后,目的是完成硝化反应,而有机物、氮、磷的去除都在A2/O中进行。大部分BCO出水回流到A2/O的缺氧区为反硝化厌氧氨氧化和缺氧吸磷提供电子受体。该装置将A2/O‑BCO双污泥系统与DEAMOX和诱导结晶磷回收工艺耦合,将诱导结晶柱置于A2/O工艺的厌氧区之后,不仅可以实现磷资源的回收,还减轻了后续处理中生物系统除磷负荷。
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公开(公告)号:CN109567756B
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN201811634325.X
申请日:2018-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法,基于床垫、微动传感器,以及采集处理模块,微动传感器置于距离床头40~60cm处,且和心脏位置平齐,微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据,并发送至采集处理模块进行自适应分段处理,之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数,所述的数据处理方法分为三个阶段,即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单,无需专业人员的辅助与监督,不影响人的正常睡眠,非常适合居家或大规模应用。
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