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公开(公告)号：CN110503614A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910768659.4
申请日：2019-08-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏字典学习的磁共振图像去噪方法，涉及计算机辅助诊断技术领域。该方法首先构建全变分字典去噪模型，对磁共振图像进行重建并应用TV范数进行校正；然后进行稀疏编码与稀疏字典更新，使用梯度下降直线搜索方法对稀疏字典D的目标泛函进行最优化求解，实现对稀疏字典的更新；构建自适应原子字典学习模型，应用稀疏字典学习对待处理的磁共振图像进行图像去噪，并对去噪后的图像进行莱斯校正和多尺度分解细节增强，得到细节增强后的去噪图像。本发明方法的图像去噪效果对比度高，边缘纹理细节清晰，达到了去噪又保留边缘纹理细节结构的图像去噪目的。
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公开(公告)号：CN110223125A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910528745.8
申请日：2019-06-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了节点位置核边收益算法下用户位置获取方法，包括如下步骤：S1、处理捕获的数据集；S2、带权有向图；S3、使用算法求出种子节点集；S4、使用种子节点集在传播模型规定下模拟信息传播；S5、得出最终受影响的用户数，本发明结构科学合理，使用安全方便，该启发因子改进了k-核的概念，也结合了本文对用户位置签到信息的研究成果，能较为全面的反应出一个节点在社交网络中拥有的影响力大小，为本文最后提出解决社交网络中基于位置的影响最大化问题算法做准备，当得到位置访问概率函数与节点位置核边收益因子后，本文提出了位置核边收益算法，该算法能相对较好的克服了节点区域重叠问题，比其他启发式算法具有更高的准确度。
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公开(公告)号：CN105677757B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201511020637.8
申请日：2015-12-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/335
Abstract: 本发明提供一种基于双缀过滤的大数据相似性连接方法，包括：提取不同数据源的文本格式数据，得到待清洗的实体记录；对实体记录中的元素进行词频统计并对实体记录中的元素按词频升序排序；将实体记录前缀中的每一个元素作为该实体记录的索引，对实体记录建立倒排索引表；对同一个索引内的实体记录对进行双缀过滤相似性连接，得到相似度大于相似度阈值的实体记录对，实现分布式计算。本发明利用实体记录对中前后缀中元素位置信息实现过滤，极大地降低了候选集合的大小，针对不同大小的数据源以及不同阈值的情况，双缀过滤可以达到良好的时间效果。并且双缀过滤可以实现面向大数据的分布式计算，可以将其应用于分布式计算中，提高大数据清洗效率。
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公开(公告)号：CN109194486A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810964031.7
申请日：2018-08-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种可信赖协同模型，包括存储层、验证层和区块链层，用于在不可信任环境中的元数据管理，并提供了相关基于区块链的数据模型，包括签名元数据、元数据块和元数据区块链。同时也提出了用于元数据存储和协同验证算法。本发明的可信赖协同模型不仅可以有效地存储和验证元数据，还可以提供高可扩展性。本发明的数据模型具有数据完整性、准确性和可追溯性。元数据存储算法，在协作网络中由验证节点返回的元数据对于任何给定签名都是准确的，具有数据准确性。元数据验证协同算法，只要协作网络中超过一半的节点正常工作，就可获得相应元数据的副本。也可获得签名的相应元数据，意味着可信赖协同模型中的元数据是可追踪的。
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公开(公告)号：CN108959563A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810721760.X
申请日：2018-07-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种容量可扩展区块链查询方法，包括：发送查询请求，访问发起节点的数据缓存模块，若没找到相应数据向查询层发送查询请求；判断发起节点是否为叶子节点，根据判断结果找到接近查找目标的目标超级节点；找到目标叶子节点并发起范围查询，查找区块链中的具体数据信息；将查询结果同其所在的区块和与之相连的其他区块的区块头作为最终查询结果返回给发起节点；通过本地保存的区块头数据与最终查询结果作对比，验证最终查询结果是否在被篡改过并将检验结果发给验证节点；根据检验结果调整查询路径上的超级节点和叶子节点的可靠性值。该查询方法在模型响应数据查询请求时优先访问超级节点，在保证数据安全的前提下提高了数据查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107341264A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710588437.5
申请日：2017-07-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种支持自定义实体的电子病历检索系统及方法，包括电子病历文本预处理单元，用于对电子病历进行预处理抽取出部分结构化信息并获得正文内容集；自定义实体识别单元，用于自定义实体名和通用词性标注标准，并获得词性标注数据集；实体合并提取单元，用于定义病历复合实体的构建规则，提取词性标注数据的多种诊疗信息，并与结构化信息合并构成多元信息。本发明的方法通过自定义实体名和通用词性标注标准对正文内容进行标注，获得分词数据集和词性标注数据集，并从词性标注数据集中提取重要诊疗信息与结构化信息合并形成多元信息，将该多元信息用于检索系统中，可方便医生更快速的查询既往病历并了解患者病情。
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公开(公告)号：CN104123722B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410321447.9
申请日：2014-07-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种核磁图像超分辨率的系统及方法，包括图像超分辨率训练单元、图像超分辨率单元和随机参数生成器，通过对原核磁图像进行降质、插值、特征图像提取，得到特征图像集，对特征图像集中的图像进行分割、向量化处理，得到图像超分辨率训练集的特征矩阵和图像超分辨率训练集的目标矩阵，利用ELM原理，计算出神经网络输出节点的权重向量参数，对神经网络输出节点的权重向量参数进行选择，选出最佳参数，完成图像超分辨率训练，将原核磁图像进行降质、分割、特征图像提取、分割和向量化处理，得到原核磁图像的特征矩阵，利用ELM原理和最佳参数，由原核磁图像的特征矩阵得到原始核磁图像的超分辨率图像。
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公开(公告)号：CN103020712B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210583886.8
申请日：2012-12-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06N5/00
Abstract: 一种海量微博数据的分布式分类装置及方法，属于数据挖掘技术领域。该装置采用分布式结构，根据ELM的处理方法，每个从控制机将自身处理的用于生成最终微博数据分类器的中间结果发送给主控制机，主控制机接收所有从控制机发送来的中间结果后，根据ELM的原理，得到最终的微博数据分类器，利用产生的微博数据分类器实现对微博数据的分类。克服了以往的利用极限学习机技术仅能应用于集中式环境，无法适应大规模训练样本集的ELM分类的缺陷，使得处理和分析海量微博数据成为可能，令应用中积累的海量微博数据的效用得到充分发挥，起到了更好的为应用服务的效果。
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公开(公告)号：CN103729431A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310732005.9
申请日：2013-12-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30699
Abstract: 本发明一种具有增减量功能的海量微博数据分布式分类装置及方法，属于数据挖掘技术领域，本发明克服了以往的利用极限学习机技术仅能分布式地处理海量微博数据而不能有效地处理微博数据更新的缺陷，良好地解决了针对海量微博数据中数据频繁更新的问题，充分利用了海量微博数据的效用，起到了更好的为应用服务的效果。
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公开(公告)号：CN102004798B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010606649.X
申请日：2010-12-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于复数单维索引的对称发布订阅系统匹配方法，属于数据库领域，方法如下：系统接收用户提交的数据；查询与事件匹配的订阅并将事件插入事件索引；查询与订阅匹配的事件并将订阅插入订阅索引；本发明方法1)在事件与订阅匹配的时候，本发明的查询方式是范围查询而不是点查询；2)在建立订阅谓词索引时，本发明把相等的谓词也存储成B+树的形式，把相等的谓词看作两个不等谓词的合取，相等谓词被分解为大于与小于谓词，在建索引时，分别向对应的大于谓词索引树和小于谓词索引树插入这个结点，并把这两个谓词作为计数条件，这样使系统的数据结构简单，更易于实现；本发明的匹配性能与动态维护性能具有良好稳定性有良好的扩展性。
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