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公开(公告)号：CN112164122A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011191755.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差生成对抗网络的快速CS‑MRI重建方法。属于CS‑MRI图像重建技术领域，目的是为了实现高质量的、快速的MRI图像重建，以减少因混叠伪影和重建时间过长而引发专家误判和患者不适的影响。本发明包括以下步骤：将k空间数据经过K空间欠采样、零填充处理得到零填充图像，零填充图像和K空间完全采样MRI图像X组成训练集中的训练样本对；基于深度残差生成对抗网络MRI重建模型的设计；最小二乘对抗损失结合内容损失函数的设计，生成模型采用最小二乘对抗生成损失和内容损失结合起来，判别模型采用最小二乘对抗判别损失；MRI重建模型的训练；MRI重建模型的测试。本发明应用于MRI图像重建。
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公开(公告)号：CN107274462B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710499767.7
申请日：2017-06-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及磁共振成像技术领域，具体涉及一种基于熵和几何方向的分类多字典学习磁共振图像重建方法。本发明的目的是为解决现有DLMRI算法对核磁共振图像重建时，细节部分存在不足的问题。本发明利用降采样模型获取部分K空间数据；对获取的部分K空间数据建立磁共振图像重建模型；对部分K空间数据做傅里叶逆变换得到初始图像；将初始图像分成重叠图像块；求出每一图像块的熵，将图像块样本按照熵从小到大分成四类，将后两类图像块根据几何方向进一步分类后，再对图像块样本进行字典训练，并求出对应该字典的稀疏系数，得到重建图像矩阵；再对重建图像矩阵做傅里叶变换，更新图像矩阵，对更新后的图像矩阵做傅里叶逆变换，得到重建磁共振图像。
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公开(公告)号：CN109998525A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910266921.5
申请日：2019-04-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/0402 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法。属于心律失常的检测和分类技术领域，采用反向传播对网络进行微调，进而实现正常节律、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏、起搏心拍共6类心律失常类型的自动分类。本发明包括：步骤一：ECG信号预处理，步骤二：DDBNs模型构建，步骤三：DDBNs模型训练，步骤四：DDBNs模型有监督微调，步骤五：ECG信号送入DDBNs网络，对送入DDBNs的256维采样点x与三维RR间期特征r进行归一化处理，对x归一化，得到一个心拍归一化样本，送入网络首层。本发明应用于心律失常的自动分类。
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公开(公告)号：CN109377505A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811267901.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割方法，涉及MRI脑肿瘤图像分割技术，目的是为了满足基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割技术的发展需要。本发明首先获取多模态脑肿瘤视觉差分图像，并对视觉差分图像进行超像素分割；然后对超像素分割结果提取多特征并构建区分能力公式，得到加权特征矩阵；最后利用稀疏表示分割算法得到最终分割结果。本发明根据多特征构建的加权特征矩阵能够在分割算法中减小肿瘤和正常脑组织的相关性，能获得较好的图像分割结果。
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公开(公告)号：CN103684741B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310631579.7
申请日：2013-12-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 用于通信加密的多混沌吸引子分时切换方法及切换装置，属于通信加密技术领域。解决了现有的多混沌吸引子切换软件系统存在无法实现不同混沌系统吸引子的快速分时切换的问题。在FPGA中构造切换混沌系统，由软键盘输入分系统控制字符给单片机，单片机将分系统控制字符转化为分系统切换控制信号传递给FPGA，FPGA根据分系统切换控制信号选择切换混沌系统中的一个分系统，再由软键盘输入分相控制字符给单片机，单片机将分相控制字符转化为分相切换控制信号传递给FPGA，FPGA根据分相切换控制信号选择上述选定分系统的三相或四相中的某两相输出。提供时变性、多样性和复杂性的混沌信号。增强了加密效果和抗破译能力，实现了任意时刻、快速的多混沌吸引子的分时切换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103634099A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310703540.1
申请日：2013-12-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 一种五维混沌系统及基于五维混沌系统的混沌信号发生器，涉及信息加密领域。本发明的五维混沌系统占用数字电路乘法器数量少、实现简单，呈现混沌的系统参数范围大从而获得复杂性的混沌信号，提高混沌信息加密的安全性。五维混沌系统用于输出五路混沌信号并存在典型的混沌吸引子。混沌信号发生器中的FPGA用于生成五维混沌系统电路，FPGA的五路混沌信号输出端分别连接第一路、第二路、第三路、第四路、第五路数模转换器的数字信号输入端；拨码开关的一端连接电源，拨码开关的另一端分别连接五路数模转换器的供电端，五路数模转换器输出的信号均为电压信号。混沌信号发生器能提供具有多种变量组合形式的用于信息加密的具有良好的混沌特性五维混沌信号源。
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公开(公告)号：CN206773888U
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201720535402.0
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G08B21/06
Abstract: 本实用新型提供一种双通道信息融合的驾驶疲劳检测预警系统，包括电极，前置放大电路，二级放大器，A/D转换器，摄像头，视频解码器，处理器，无线装置，提醒装置，存储器。其中，电极用于采集驾驶员的心电信号，摄像头用于采集驾驶员眼部图像信息，存储器用于存储采集的驾驶员的眼部图像以及心电信息，提醒装置通过无线装置与处理器连接。本实用新型的优点是融合心电信号和眼部图像信息来综合判断驾驶员是否驾驶疲劳，能够较好的判断出驾驶员是否处于疲劳状态，并通过变化音乐频率信号的方式给出提醒。
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公开(公告)号：CN205753555U
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201620676187.1
申请日：2016-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: Y02P90/60 , Y02T10/7005 , Y02T10/7088
Abstract: 新能源微网与电网切换供电的电动汽车充电站供电系统，属于智能配电网的新能源微网领域。本实用新型的目的是为了解决当前电动汽车充电桩电能需求大、产生大量谐波以及自身负荷特点对电网造成的影响。本实用新型的新能源微网和配电网为充电站的配电部分，通过中央处理单元对所采集电能数据的分析判断，对电动汽车充电桩的供电方式进行智能的控制选择。本实用新型设计安全合理，在保障电动汽车充电站充足电能的同时，还可以防止大量谐波对主网造成危害，顺应了电动汽车产业的快速发展潮流，为大面积建设推广电动汽车充电站提供了强有力的保障。
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公开(公告)号：CN205583690U
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201620204426.3
申请日：2016-03-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: Y02E40/22 , Y02E40/40 , Y02E60/7853 , Y02E60/7861 , Y04S40/126 , Y04S40/127
Abstract: 鉴于电力电子装置作为电网的非线性和时变性负载，给电网带来了如谐波污染、无功问题、电压波动及不平衡等严重的电能质量问题。本实用新型提出一种具有GPRS的有源电力滤波器，该滤波器由电压电流传感器、过零检测锁相倍频、信号调理电路模块、APF主电路模块、驱动电路模块、DSP、GPRS模块以及远程计算机组成。本实用新型将GPRS模块加入到有源电力滤波器中，该有源电力滤波器可以进行动态补偿，并可远程在线监测，为智能电网提供谐波监测和处理设备。
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公开(公告)号：CN205049655U
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201520863095.X
申请日：2015-11-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 基于单片机和虚拟仪器的谐波分析仪，它涉及一种谐波分析仪。本实用新型为了解决现有技术中的谐波分析仪体积大，设备维护成本高，谐波检测效果差的问题。本实用新型包括信号输入模块、谐波采集模块和PC机；PC机包括数据读取模块、数据处理模块和波形显示模块，谐波采集模块和数据读取模块之间设有USB转串口芯片，谐波采集模块包括AD采样芯片和单片机；信号输入模块的输出端连接AD采样芯片的输入端，获得的采样数据输入到单片机，由单片机的输出端经USB转串口芯片传送到PC机上的数据读取模块，然后对数据进行处理并显示。本实用新型在提升开发效率的同时能够降低开发成本，减少对硬件设备的依赖性，结构简单，便于调试，方便检测。
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