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公开(公告)号：CN103829961A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410105624.X
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种结合有限角X射线成像、超声成像的多模式光声成像方法，包括以下步骤；在目标组织上、下分别放置X射线发射器和接收器，采集X射线投影数据并重建获得该组织的有限角X射线图像；在目标组织一侧放置超声探头，向组织内部发射超声信号并根据接收的超声信号重建超声图像；使用激光照射组织一侧产生光声效应，在另一侧使用超声传感器接收信号，根据此接收信号重建光声图像；根据光声图像，对X射线图像、超声图像进行配准；结合配准的X射线、超声成像结果，重建得到多模式光声成像结果。本发明利用有限角X射线成像、超声成像在各自成像平面内成像质量好、分辨率高的特点，提高了光声成像的图像质量，具有创新性。
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公开(公告)号：CN106226737B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610510984.7
申请日：2016-06-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种利用低频超声进行多手指定位的方法，包括：根据位置固定的两个超声发射器和超声接收器的位置建立相应的坐标系；测量计算设备的基本参数；在手的不同位置分别装备一个频率互不相同的超声发射器形成位置待测的超声发射器组；位置待测的超声发射器组同时发射超声波，超声接收器进行采样并对采样数据进行正弦拟合得到幅度和相位信息；位置固定的两个超声发射器分别和位置待测的超声发射器组同时发射同频的超声进行声波干涉，超声接收器进行采样并对采样数据进行拟合得到幅度和相位信息；通过对数据的处理得到位置待测的超声发射器组中每个超声发射器的位置坐标，实现手指的定位。
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公开(公告)号：CN108573491A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710155261.4
申请日：2017-03-10
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的三维超声图像分割方法，包括以下步骤：在标注好的多组二维图像中对不同区域分别采样，取以某个像素点为中心的图像片段和像素点实际代表的类别作为一组样本，以此建立大量数据样本，并把样本分为训练集和测试集；构建卷积神经网络作为分类器，以图像片段作为输入、像素点类别作为标签训练卷积神经网络；使用训练好的分类器处理测试集数据并计算正确率，评估分类器的性能；调整卷积神经网络的参数，多次重复训练和评估和过程，最终取最优的结果作为分类器的参数；使用训练好的分类器处理整幅图片，将图像中每个像素点分为不同类别，以此实现图像的分割。
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公开(公告)号：CN106226737A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610510984.7
申请日：2016-06-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种利用低频超声进行多手指定位的方法，包括：根据位置固定的两个超声发射器和超声接收器的位置建立相应的坐标系；测量计算设备的基本参数；在手的不同位置分别装备一个频率互不相同的超声发射器形成位置待测的超声发射器组；位置待测的超声发射器组同时发射超声波，超声接收器进行采样并对采样数据进行正弦拟合得到幅度和相位信息；位置固定的两个超声发射器分别和位置待测的超声发射器组同时发射同频的超声进行声波干涉，超声接收器进行采样并对采样数据进行拟合得到幅度和相位信息；通过对数据的处理得到位置待测的超声发射器组中每个超声发射器的位置坐标，实现手指的定位。
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