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公开(公告)号：CN109615675B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201811473256.9
申请日：2018-12-04
Applicant: 厦门大学
Inventor： 屈小波
IPC: G06T11/00
Abstract: 一种多通道磁共振成像的图像重建方法，涉及磁共振成像。首先建立结合低秩汉克尔矩阵与数据一致性的图像重建模型，接着建立避免奇异值分解的改进重建模型，然后通过迭代算法重建磁共振的傅里叶空间数据，最后将傅里叶空间数据变换为最终的磁共振图像。通过结合低秩汉克尔矩阵与数据一致性，利用了并行磁共振的线圈之间的相关性，减轻了不精确的灵敏度图的影响，因此能够重建出伪影抑制更好，边缘保留更多的磁共振图像，能有效地抑制伪影，保留更多的边缘特征。
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公开(公告)号：CN113034639A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110303699.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 厦门大学
Inventor： 屈小波
Abstract: 一种基于可分离汉克尔矩阵的磁共振成像的图像重建方法，涉及磁共振成像。提供通过利用多个可分离汉克尔矩阵的低秩特性来降低磁共振图像重建时间的一种基于可分离汉克尔矩阵的磁共振成像的图像重建方法。包括以下步骤：1)建立基于可分离汉克尔矩阵的图像重建模型；2)建立基于可分离汉克尔矩阵重建模型的求解算法；3)重建多通道磁共振图像，多通道合并后即得到基于可分离汉克尔矩阵的磁共振成像的图像。通过构建多个可分离的汉克尔矩阵来代替大规模结构化矩阵，以达到加快重建计算速度，减小重建所需内存的目的。通过约束多个可分离汉克尔矩阵的低秩性，来代替约束大规模结构化矩阵的低秩性，能够显著降低计算时间，减小计算内存。
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公开(公告)号：CN111915007A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010743645.X
申请日：2020-07-29
Applicant: 厦门大学
Inventor： 屈小波
Abstract: 一种基于神经网络的磁共振谱降噪方法，涉及磁共振谱降噪方法。1)利用多次采集的不同组合求均值构建相应的训练模型数据集与标签集，用于求解高信噪比与低信噪比磁共振谱之间的映射关系；2)构建基于迭代滑窗的长短时记忆循环神经网络的用于磁共振谱降噪的深度学习网络模型；3)将步骤1)生成的数据集训练步骤2)中所设计深度学习网络模型，使用ADAM优化算法训练步骤2)中网络的参数，得到模型最优参数；4)对低信噪比的磁共振谱的时域信号使用步骤3)训练好的网络模型进行降噪处理，对降噪后的时域信号进行傅里叶变换得到对应的降噪后磁共振谱。具有无需先验知识、降噪速度快、降噪质量高、泛化性好的特点，且适用于密集谱峰降噪。
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公开(公告)号：CN109903259A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910075573.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 厦门大学
Inventor： 屈小波
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于深度学习的磁共振波谱重建方法，涉及磁共振波谱重建方法。利用指数函数生成磁共振波谱的时域信号；建立欠采样时域信号与全采样波谱的训练集；设计数据校验卷积神经网络结构中的卷积神经网络；设计数据校验卷积神经网络结构中的瓶颈层；设计数据校验卷积神经网络结构中的数据校验层；设计数据校验卷积神经网络结构中的反馈功能；建立数据校验卷积神经网络结构作为波谱重建模型；训练网络最优化参数；对目标的欠采样磁共振时域信号 进行重建；在时频域进行欠采样操作的同时，利用卷积神经网络的强拟合能力和数据校验层数据校验的能力，完成对欠采样磁共振波谱信号的快速且高质量的重建。
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公开(公告)号：CN108510991A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810287474.7
申请日：2018-03-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 利用泛音列的说话人确认方法，涉及音频信号的说话人确认方法。提供步骤简便，效果优良且识别精度高的一种说话人确认方法。初设时，对任意选定单频率音频信号进行数字化，提取归一化泛音列并保存为频率与归一化幅度声音特征矩阵；确认时，输入待确认音频信号，经类似处理得到待比对声音特征矩阵，最后通过比对初设矩阵与待比对矩阵进行说话人确认。方法速度快，精度高，同时其原理性质可抵抗环境中大部分杂音干扰，有效确认说话人身份。在实际应用中，比如解锁、支付等需要确认身份的大多情况，则可以通过采用这种方法模型达到说话人确认的目的。实现了步骤简便且识别效果优良的一种说话人确认方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104932863B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201510362290.9
申请日：2015-06-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F7/556
Abstract: 一种高维指数信号数据补全方法，涉及高维数据的预测和补全方法。根据张量平行因子分解对高维指数信号建模；建立一种基于张量平行因子分解的高维数据补全模型；求解基于张量平行因子分解的高维数据补全模型；数据后处理，对求解获得的高维指数信号进行傅立叶变换，即得到补全后的高维指数信号频谱。精度高，可以从少量的数据中补全出完整的信号。在实际应用中，若目标函数可以建模成指数函数的高维信号，则可以通过采用高维指数信号补全方法，实现利用少量的数据补全获得完整的信号，从而达到克服采样设备限制，降低采样时间，提高频谱分辨率的目的。
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公开(公告)号：CN105137373A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510438400.5
申请日：2015-07-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种指数信号的去噪方法，涉及信号的去噪方法。提供效果优良、易于操作的一种指数信号的去噪方法。对指数信号进行建模：将指数信号按设定的顺序填充在一个汉克尔矩阵当中，建立汉克尔矩阵低秩重建模型，最后通过求解这个模型对信号进行去噪。不仅速度快，精度高，同时可根据测量的噪声方差设定参数。在实际应用中，比如核磁共振波谱的时间域信号，符合这种指数特征的信号，则可以通过采用这种最优化模型实现信号的去噪，从而达到降低采样时间，提高谱图分辨率的目的。实现了效果优良且易于操作的一种指数信号的去噪方法。
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公开(公告)号：CN104793159A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510235929.7
申请日：2015-05-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/46
Abstract: 一种高维核磁共振时域信号补全方法，涉及核磁共振高维谱信号处理。先根据采集得到的数据和给定的核磁共振谱频谱宽度和分辨率，确定需要补全的时域信号的位置并设计模板；再利用提出的高维核磁共振时域信号补全方法来构建重建模型，然后通过最优化算法求解出完整的高维核磁共振时域信号；最后对补全后的时域信号做傅立叶变换得到核磁共振谱。实现了在高维核磁共振实验中对有丢失的核磁共振时域信号进行信号补全，进而得到完整的核磁共振时域信号。由于利用了高维核磁共振信号自身的特征，可以补全任意高维核磁共振时域信号。可以达到降低采样时间、提高信噪比、达到给定核磁共振谱频谱宽度和分辨率的目的。
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公开(公告)号：CN103033784B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201210534894.3
申请日：2012-12-12
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/561 , G01R33/48
Abstract: 一种射频脉冲控制的压缩感知磁共振成像方法，涉及磁共振成像方法。提供易于控制k空间扩频的一种射频脉冲控制的压缩感知磁共振成像方法。射频脉冲对k空间扩频；随机欠采；图像重建。在磁共振成像中，相位编码方向施加线性调频的射频脉冲来控制磁共振成像数据空间的能量扩散。对扩频后的成像数据进行随机欠采，降低采样时间。对欠采数据，利用提出的快速重建算法进行图像的稀疏重建。由于采用射频脉冲序列来进行k空间扩频，相较于用匀场线圈的k空间扩频可控性能更好。通过采用随机欠采磁共振信号和图像重建算法，达到降低成像时间、加快磁共振成像的目的。
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公开(公告)号：CN103247042A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310198572.0
申请日：2013-05-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于相似块的图像融合方法，涉及数字图像处理。提供效果优良，易于操作的一种基于相似块的图像融合方法。1）构建多个源图像共享的自相似结构：在多幅源图像中进行相似块匹配，得到共享的相似块结构，所述共享的相似块中即包含了图像的自相似性；2）加权：对共享的相似块中进行图像特征提取后，按照加权的方法确定最后选取的像素值。由于利用了源图像自身的自相似性，对于源图像的特点具有一定的鲁棒性，实际应用中参数的选取范围较大。通过加权，使得融合结果更加平滑。
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