公开(公告)号：CN101690672A

公开(公告)日：2010-04-07

申请号：CN200910204766.0

申请日：2009-09-26

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  马立勇 ,  冯乃章 ,  沈毅

IPC: A61B8/00 ,  A61B5/00 ,  A61B19/00

Abstract: 本发明提供一种基于阵列探头的实时光声成像装置，属于生物组织无损检测技术领域。本发明采用多元阵列超声探头同步观测并采集光声信号，经放大后送到A/D转换器均匀采样，采用现场可编程门阵列FPGA将采集到的光声图像数据通过USB接口输入到计算机内存中，在计算机上进行在线波束形成、数字信号与图像处理并实时显示。本发明包括激光器、多元阵列超声探头、多通道并行采集电路和计算机。本发明采用多通道并行采集、分布式快速重建的处理机制和硬件平台，确保信号采集和处理过程无瓶颈，实现了光声信号的实时成像；采用多通道并行采集电路实现了数据的并行采集和存储，通道数也可以根据实际需要进行调整，以求获得最佳的成像效果。

公开(公告)号：CN101669816A

公开(公告)日：2010-03-17

申请号：CN200910204089.2

申请日：2009-09-26

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  马立勇 ,  冯乃章 ,  沈毅

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种基于多角度观测的高分辨率光声成像方法，包括以下步骤：脉冲激光照射到生物组织上产生光声信号；利用多元阵列超声探头同步观测光声信号，将采集到的光声信号全部采集、存储并上传到计算机中；在计算机上基于相控动态聚焦算法和逆向坐标变换算法对光声图像进行快速重建；通过改变动态聚焦参数实现对待测生物组织的多角度观测，将不同角度观测到的图像进行数据融合处理。本发明实现了对待测生物组织的多角度观测，有效提高了成像的横向分辨率和信噪比；在计算机上采用分布式快速重建算法，提高了成像速度，实现了装置的数字化；采用阵列探头实现对待测生物组织多角度、多位置成像，提高了系统的适应性和应用范围。

公开(公告)号：CN101515364A

公开(公告)日：2009-08-26

申请号：CN200910071639.8

申请日：2009-03-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 沈毅 ,  王艳 ,  李晓峰

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于最频值滤波的各向异性图像平滑方法，用截尾中值滤波实现，属于图像处理领域。本发明为了克服基于最频值滤波的各向异性图像平滑算法中最频值难以确定或无法确定的问题，避免滤波器对图像临界位置点的不作为，引入最频值滤波的逼近方法——截尾中值滤波，用截尾中值滤波实现最频值各向异性图像平滑算法，改进后的算法更易于实现。本发明在图像处理领域有着广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN101056406A

公开(公告)日：2007-10-17

申请号：CN200710072070.8

申请日：2007-04-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 沈毅 ,  芦蓉

IPC: H04N7/26 ,  H04N7/30

Abstract: 本发明提供了一种基于混合小波编码的医学超声图像压缩方法，1)对医学超声图像I进行小波变换，对成像区进行小波变换，即WIA(I×MI)，对背景区进行小波变换，即WBG(I×(1－MI)/S)，MI代表成像区形状掩模，函数W表示整数提升小波变换，其下角标IA表示对成像区域进行变换的小波，函数W下角标BG表示对成像区域进行变换的小波，S是尺度参数；2)根据超声图像的成像区形状掩模MI计算小波域掩模MW，通过小波域掩模MW计算得到图像的混合小波系数；3)对混合小波系数用小波系数编码算法，基于分层树的集合划分算法进行编码，得到图像压缩结果。本发明在保证医学超声图像诊断区信息无损的前提下，提高了图像的压缩率，有着广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN119963584A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510049470.5

申请日：2025-01-13

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 章欣 ,  蒋知益 ,  陈逸飞 ,  沈毅

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/73 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征优化的颈动脉自动定位与分割方法，首先，根据超声颈动脉横切面图像中管腔的形状灰度特征，设计标准匹配模板，并依据可能尺度调整生成多尺度模板组；其次，利用多尺度模板组与图像进行匹配，得到颈动脉可能位置，进一步结合自适应的圆环灰度信息与相对位置信息选定最可能区域，并据此生成颈动脉管腔的初始轮廓；最后，通过优化了外部能量项的DRLSE算法对初始轮廓进行演化，以实现高准确率和高鲁棒性的轮廓分割。该方法通过设计合理的多尺度匹配模板组实现稳健的位置检测，并通过优化驱动演化的能量项提高分割精度与鲁棒性。本发明能够准确有效地实现颈动脉的自动定位与分割，为医学图像的处理和分析提供指导。

公开(公告)号：CN116596952B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202310578840.5

申请日：2023-05-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张淼 ,  梁瑞东 ,  蒋萍 ,  陈子昂 ,  王艳 ,  沈毅

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测方法，所述方法构建了一个多级特征提取结构，使用轻量级网络进行图像特征初步提取，基于空洞空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取，将多尺度特征与特征初步提取网络中的浅层特征图进行叠加融合，实现了充分的病灶特征提取，提高了算法对病灶的识别精度，并降低了网络层数，避免了过深网络结构导致的特征信息损失。基于多层注意力机制，对病灶特征进行了权重增强，提高了算法对病灶的检出能力。在初步特征提取网络后并行加入一个训练好的基于Sobel算子的多成分分割算法模块，用于辅助优化损失函数。通过多层级的病灶特征提取、增强、优化训练，可以有效提高检测算法的病灶检测效果。

公开(公告)号：CN119295317A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411316574.X

申请日：2024-09-20

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  哈工大苏州研究院

Inventor： 孙明健 ,  马凌玉 ,  张敬禹 ,  方琴 ,  张雷西 ,  沈毅

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T5/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度坐标门控卷积的光声图像重建方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：多尺度坐标门控卷积模块设计；步骤2：光声图像重建网络模型架构设计；步骤3：光声图像重建。该方法通过引入与PSF空间变化相适应的多尺度坐标门控卷积模块，能够动态调整卷积核的大小和形状，以适应PSF在不同空间位置的变化，更好地捕捉图像细节，实现对图像中不同位置的特征进行自适应处理，补偿由PSF变化引起的图像模糊和失真，从而显著提高重建光声图像的清晰度和分辨率，实现更高分辨率的图像重建，满足临床成像和诊断的高要求。实验结果表明，本发明在光声图像重建中显著提升了成像质量，为光声成像的临床应用提供了新的可能性。

公开(公告)号：CN118330031A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410468973.1

申请日：2024-04-18

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 常永祺 ,  章欣 ,  沈毅 ,  王艳

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/14 ,  G01N29/44 ,  B61K9/08 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加权多传感器数据融合的伤损信号检测方法，所述方法如下：一：加载三组传感器的含伤损信息的声发射信号，计算各组传感器信号之间的余弦相似度和实时空间信息构成支持度矩阵，获得权重系数，线性加权获得融合信号；二：对融合信号进行滑动时间窗操作，对每个时间窗内的融合信号进行小波分解，计算小波系数，再依据这些系数能量占比计算Tsallis熵，获得时间‑小波Tsallis熵；三：对TWTE进行分帧，计算每组内该熵值的标准差，构成检测阈值，联立各帧内的阈值组成自适应钢轨伤损检测阈值，低于阈值的TWTE对应的信号即被检测为钢轨伤损信号。本发明提高了钢轨伤损信号的检测精度和实时性。

公开(公告)号：CN118297802A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410423442.0

申请日：2024-04-09

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 章欣 ,  高婕 ,  沈毅 ,  王艳

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/20 ,  G06T5/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N5/045

Abstract: 本发明公开了基于空间变化模型的超声高分辨率成像改进方法，所述方法基于空间可变模型，结合PSF轴向变化的特点，从超声图像不同深度得到空间变化PSF，构建多通道维纳反卷积层置于神经网络之前，通过将PSF设置为可学习参数，实现维纳滤波与神经网络的参数融合，从而增加模型的物理可解释性，训练过程中对模型参数进行优化，得到精准的空间变化PSF，达到自动调参的目的，实现超声图像高分辨率重建。本发明能够通过自动调参获取精准的空间变化PSF，提升成像质量，在超声图像高分辨率重建领域具有很高的社会意义和经济价值。

公开(公告)号：CN112734324B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202011562669.1

申请日：2020-12-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张淼 ,  郭砚璞 ,  边浩 ,  雷金桥 ,  詹译傲 ,  沈毅

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q10/047 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

Abstract: 基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法，它涉及蚁群算法、遗传算法，解决了传统方法计算耗时、易早熟收敛、易陷入局部最优的缺陷。本发明的步骤为：一、对场地建立网格化划分与编码；二、用基于障碍物信息的改进蚁群算法生成用于遗传进化的初始AGV路径；三、用基于三阶段遗传算法迭代选择AGV最优路径；四、对具有重合点的不同AGV路径进行末端交叉；五、对AGV路径进行有利变异；六、重新计算AGV路径适应度，判定迭代是否终止，对终止后的AGV路径进行轨迹圆滑处理。本发明的基本思想是将改进的蚁群算法和改进的遗传算法相结合，加快迭代收敛速度，得到运行效率更高的AGV路径，工程适用性强。