-
公开(公告)号：CN107192374B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201710228888.8
申请日：2017-04-10
Applicant: 东北大学
IPC: G01C11/02
Abstract: 本发明提供一种基于智能终端的便携式测距装置及方法。本发明的测距装置主要包括智能终端、智能终端的相机、装设在相机前的可调节镜头底座，所述可调节镜头底座上设有棱镜框，所述棱镜框内配装有多边棱镜，所述可调节镜头底座可调整智能终端的相机到多边棱镜的距离，从而起到调节相机焦距的作用，使得智能终端的相机能够采集到最大的目标有效区域；智能终端的相机和多边棱镜组成的光学成像系统，使智能终端的相机能够采集到目标物体不同视角的二维图像，并将二维图像传送到智能终端；通过智能终端进行图像处理、立体匹配、三维重建，实现目标物体三维距离的测量，该装置操作简便，功能齐全，适于广泛应用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109078835A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810890766.X
申请日：2018-08-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种建筑用细颗粒物的自动筛选与比例测量装置及方法，涉及自动控制筛选技术领域。装置包括振动底座、驱动部分及传动装置、振动框架与筛选部分、自动称量装置，振动底座包括底端水平支架、弹簧、垂直支撑杆，驱动部分及传动装置包括步进电机、联轴器、传动光杆、挡板、空心涡轮、空心蜗杆、传动连接件，振动框架与筛选部分包括筛料网、超声波振动器、电吸盘，自动称量装置包括称量盘、电子秤。采用超声振动器、振动框架、振动驱动部与弹簧组件，使得对细颗粒物进行自动筛选操作，从而能够快速将不同直径范围的细颗粒物筛选出来，此部分代替人工操作，并且能够快速称量汇总数据，大大降低程序复杂程度，同时也提高筛选的质量。
-
公开(公告)号：CN109078835B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810890766.X
申请日：2018-08-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种建筑用细颗粒物的自动筛选与比例测量装置及方法，涉及自动控制筛选技术领域。装置包括振动底座、驱动部分及传动装置、振动框架与筛选部分、自动称量装置，振动底座包括底端水平支架、弹簧、垂直支撑杆，驱动部分及传动装置包括步进电机、联轴器、传动光杆、挡板、空心涡轮、空心蜗杆、传动连接件，振动框架与筛选部分包括筛料网、超声波振动器、电吸盘，自动称量装置包括称量盘、电子秤。采用超声振动器、振动框架、振动驱动部与弹簧组件，使得对细颗粒物进行自动筛选操作，从而能够快速将不同直径范围的细颗粒物筛选出来，此部分代替人工操作，并且能够快速称量汇总数据，大大降低程序复杂程度，同时也提高筛选的质量。
-
公开(公告)号：CN109009110A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810666312.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/055
CPC classification number: A61B5/055 , A61B5/7275
Abstract: 本发明提供一种基于MRI影像的腋窝淋巴结转移预测系统，涉及计算机辅助诊断技术领域。该系统包括：输入模块接收用户输入的待诊断乳腺DCE‑MR图像序列；感兴趣区域提取模块提取乳腺DCE‑MR图像序列中的感兴趣区域；肿块分割模块将感兴趣区域中的肿块分割出来；分可视化模块对分割的每张图像进行可视化显示并提取病灶边缘；特征提取模块根据肿块信息提取相关特征值并传给特征降维模块；特征降维模块对提取后的特征集进行特征降维；分类诊断模块将每个肿块特征值输入分类器，进行计算机自动分类识别，确定淋巴结是否转移；输出模块将转移预测结果及转移概率显示出来。本发明可以实现乳腺病灶的准确分割，有效辅助乳腺腋窝淋巴结转移的准确诊断。
-
公开(公告)号：CN108830853A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810805410.1
申请日：2018-07-20
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6268 , G06T5/40 , G06T7/10 , G06T7/40 , G06T7/60 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的黑色素瘤辅助诊断方法，涉及医学影像处理及诊断技术领域。该方法首先对黑色素瘤的皮肤镜图像进行图像预处理和增强，然后对比传统机器学习的分割方法、分类算法及深度学习方法的各个模型，选择出对于黑色素瘤的人工智能诊断，传统机器学习中最优的分割算法，分类算法以及深度学习模型，从而为黑色素瘤的人工智能诊断选择最优方法。本发明基于同一数据集，根据不同的性能指标来对现有黑色素瘤分割方法和分类方法进行对比的技术，最终得出针对黑色素瘤诊断的最优机器学习方法并得到目标图像的分类输出概率。
-
公开(公告)号：CN107192374A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710228888.8
申请日：2017-04-10
Applicant: 东北大学
IPC: G01C11/02
CPC classification number: G01C11/02
Abstract: 本发明提供一种基于智能终端的便携式测距装置及方法。本发明的测距装置主要包括智能终端、智能终端的相机、装设在相机前的可调节镜头底座，所述可调节镜头底座上设有棱镜框，所述棱镜框内配装有多边棱镜，所述可调节镜头底座可调整智能终端的相机到多边棱镜的距离，从而起到调节相机焦距的作用，使得智能终端的相机能够采集到最大的目标有效区域；智能终端的相机和多边棱镜组成的光学成像系统，使智能终端的相机能够采集到目标物体不同视角的二维图像，并将二维图像传送到智能终端；通过智能终端进行图像处理、立体匹配、三维重建，实现目标物体三维距离的测量，该装置操作简便，功能齐全，适于广泛应用。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.019 seconds)
