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公开(公告)号：CN116311077B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310374850.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请提供了一种基于显著性图的多光谱融合的行人检测方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：获取当前时刻的目标区域的RGB图像和红外图像；对红外图像进行显著性行人检测处理，得到显著性图；利用预先训练完成的融合网络对RGB图像、显著性图和红外图像进行处理，得到多尺度行人检测结果；所述融合网络包括：Backbone网络，Neck网络和Head网络；所述Backbone网络，用于对RGB图像、显著性图和红外图像进行跨维度和跨通道的多模态特征提取，并通过可学习因子对多模态特征进行加权融合，得到行人区域显著的融合特征图；对融合特征图进行处理，得到三个尺度的特征图。本申请提高了夜间环境下行人检测的精度。
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公开(公告)号：CN105741310B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610161395.2
申请日：2016-03-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种心脏左心室图像分割系统及方法。该系统包括：图像转换单元；左心室轮廓粗提取单元；左心室轮廓精提取单元。该方法包括：分割核磁共振图像得到二值化图像，通过欧氏距离变换将二值化图像转化为灰度图像；将二值化图像中的各个相连通区域间隔开，粗提取出左心室轮廓；判断左心室轮廓与主动脉轮廓是否相连，若粗提取出的左心室轮廓与主动脉轮廓相连，则去除主动脉分割开，修补左心室轮廓，得到心脏左心室图像分割结果；否则粗提取出的左心室轮廓即作为左心室轮廓。本发明能在影像方面排除左心室与主动脉相连的影响，准确的分割左心室底层图像，克服主动脉对左心室造成的边缘泄露的影响，从而得到精确的左心室分割结果。
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公开(公告)号：CN106209788A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610494067.4
申请日：2016-06-29
Applicant: 东北大学 , 航天恒星科技有限公司
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/123
Abstract: 一种空间信息网中随机线性网络编码篡改数据的检测方法，用于空间信息网的安全通信技术领域。源航天器节点计算源消息的同态哈希函数值，并采用随机线性网络编码的方式将源消息及其同态哈希函数值一同转发；自适应地确定需要进行篡改检测的数据包；对确定需要进行篡改检测的数据包进行篡改检测找出被篡改的数据包，并将被篡改的数据包丢弃；本发明根据不同的网络环境配置数据包和节点的篡改检测概率，通过节点间的合作，自动调节这两个篡改检测概率并根据这两个篡改检测概率自适应地确定需要进行篡改检测的节点和数据包，可以降低数据包篡改检测次数，缩短污染消息的传输距离，且采用二分法查找数据包中具体被篡改的信息可以明显的减小查找的时间。
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公开(公告)号：CN103941750B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410182840.4
申请日：2014-04-30
Applicant: 东北大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明一种基于小型四旋翼无人机的构图装置及方法，属于移动机器人定位与导航技术领域，本发明使用小型旋翼无人机可以快速地进入到移动机器人无法进入的复杂环境中，利用搭载的激光雷达根据SLAM方法实时构建出二维地图，再结合IMU等装置可以实现无人机的自主定位和导航，实现对真实复杂区域的高效探索；小型四旋翼无人机能够方便地调整高度获取不同高度水平面上的二维地图；小型悬翼无人机移动速度快，更加灵活，它的运动和建图不会受到地面上障碍物的干扰，突破了探测机器人的范围限制，具有很强的实用价值，能够实现准确快速的地图构建；与机器人环境构图相比，旋翼无人机能够更快、更灵活地实施环境侦察，而且可以获得立体空间图像。
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公开(公告)号：CN104323773A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410606129.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/0496
CPC classification number: A61B5/0496 , A61B5/7235
Abstract: 一种基于EOG的ERG信号采集与处理系统及方法，该系统包括控制单元、视网膜刺激器单元、视网膜电信号采集单元和视网膜电信号处理单元；该方法包括：调节刺激光源照度和刺激光源闪光频率；三个皮肤分别安置于受试者眼睛正上方额头处、眼睛鼻梁内侧和眼睛眼睑处；进行20分钟以上的暗适应；受试者眼睛对准刺激光源；采集EOG信号；对受试者眼睛进行光刺激，同步采集受试者眼睛鼻梁内侧和眼睛眼睑处ERG信号，经过信号调理和AD转换后存储；视网膜电信号处理与分析单元读取ERG信号，并对ERG信号进行处理与分析。本发明采用外置皮肤电极采集ERG信号，使得采集更为方便，更为安全，成本也更低；在对信号处理上，采用的方法运算量小，可行性高，能实现信号快速处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103989463A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410209464.3
申请日：2014-05-16
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 一种基于指端脉搏波的桡动脉脉搏波检测系统及方法，该系统包括指端脉搏传感器、桡动脉脉搏传感器、脉搏信号采集模块、中央处理模块和输入输出模块；脉搏信号采集模块包括指端脉搏信号采集模块和桡动脉脉搏信号采集模块；指端脉搏传感器、桡动脉脉搏传感器分别安置在指端处和手腕处，指端脉搏传感器的输出端、桡动脉脉搏传感器的输出端分别连接指端脉搏信号采集模块的输入端、桡动脉脉搏信号采集模块的输入端，指端脉搏信号采集模块的输出端、桡动脉脉搏信号采集模块的输出端分别连接中央处理模块的输入端。本发明的方法重建得到的桡动脉脉搏波波形与实际测量的桡动脉脉搏波波形的最佳波形匹配度均在70%至92%范围内，适用于桡动脉脉搏波数据的采集。
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公开(公告)号：CN115299899B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210947548.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/021 , A61B5/022 , A61B5/11 , A61B5/318 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于多传感器的活动识别与逐搏血压监测分析预警系统，涉及可穿戴医疗健康监测技术领域。该系统包括人体活动与逐搏血压监测设备、传输装置、智能终端系统和智能云端系统；人体活动与逐搏血压监测设备用于实时连续采集使用者的生理信号，并传输到智能终端系统；智能终端系统将获取的多生理信号进行预处理，利用消除射血前期影响的脉搏波传导时间实时计算用户的逐搏血压数值，并进行血压校准，获取并显示云端返回的处理结果；智能云端系统可消除射血前期对脉搏波传导时间的影响、重建中心动脉压力波，并通过对人体日常活动的识别，融合人体活动信息进行心血管状态的联合分析，实现心血管状态的辨识、疾病风险的预警及辅助诊断。
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公开(公告)号：CN115633943B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211395915.8
申请日：2022-11-09
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/01 , A61B5/026 , G06F17/18 , G06F18/2411
Abstract: 本发明提供一种基于多模态连续监测信号的下肢静脉血栓预警评价系统，涉及可穿戴医疗健康监测技术领域。该系统通过下肢区域信号采集单元获取温度信号以及以动态和静态测量两种方式获取下肢区域血流信号；通过信号分解处理单元对下肢区域血流信号进行自适应小波降噪处理及特征通带成分提取；通过早期DVT风险评估单元对下肢血栓风险状态评估以及异常位置定位；下肢血栓风险状态评估使用基于特征频带框架的特征频分方法或SVM机器学习方法来实现；若经评估具有DVT风险，则将处理后的血流信号及采集的温度信号分别使用纵向定位方法和横向定位方法进行定位划分，并对划分结果进一步进行融合分析，进而对下肢可能存在DVT的异常位置进行精确定位。
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公开(公告)号：CN117392729A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311489587.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 东北大学 , 沈阳康泰电子科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于预训练动作提取的端到端微表情识别方法，包括：构建预训练阶段网络结构；采用训练集对预训练阶段网络结构进行训练，得到预训练阶段网络模型；根据预训练阶段网络模型搭建微表情识别分类网络；预处理待测微表情序列，得到预处理数据，将预处理数据输入微表情识别分类网络，输出对应的微表情分类。在实现准确的微表情识别的基础上，减少深度学习模型的任务量，避免过拟合问题。
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公开(公告)号：CN116269456A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310276334.0
申请日：2023-03-21
Applicant: 东北大学
IPC: A61B6/00 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T5/30 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B6/03
Abstract: 本发明提供一种基于多任务协同评估阻塞性冠状动脉疾病风险等级的装置，涉及阻塞性冠状动脉疾病风险等级评估技术领域。该装置包括用于获取CTA影像数据的图像获取模块；识别冠状动脉并分割冠状动脉斑块，得到冠状动脉斑块特征图的冠状动脉斑块分割模块；识别并分割心脏轮廓提取心外膜脂肪组织，得到心外膜脂肪组织特征图的心外膜脂肪组织分割模块；融合冠状动脉斑块特征图和心外膜脂肪组织特征图，得到融合的疾病风险等级评估特征图的协同学习模块以及评估阻塞性冠状动脉疾病的风险等级的评估疾病风险等级模块。该装置利用协同学习的方法解决了不同特征融合、相互制约的问题，提高了特征准确提取的能力，进而提高了疾病风险评估的准确度。
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