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公开(公告)号：CN118968195B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411433035.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06T3/4053 , A61N5/10
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的多叶准直器照射误差分类方法及相关装置，涉及放疗设备质量控制领域，将第一分辨率辐射测量剂量分布图应用超分辨重建模型提升分辨率，根据提升分辨率的第二分辨率辐射测量剂量分布图和对应的辐射计算剂量分布图得出剂量差图和伽马分布图；根据放疗计划文件得出多叶准直器叶片位置与子野权重图；将剂量差图、伽马分布图和多叶准直器叶片位置与子野权重图输入到包含CNN路径和Transformer路径的误差分类网络模型中，得出多叶准直器照射误差的类型。本发明中，多叶准直器叶片位置与子野权重图的引入、超分辨重建模型和误差分类网络模型的引入，提高了误差分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113679418B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110975053.5
申请日：2021-08-24
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩信噪比系数加权的高质量超声成像方法，该方法首先将超声探头接收到的回波信号进行延时之后的数据存储为向量，然后计算该向量的高敏感信噪比系数，并将该系数通过压缩调整函数，调整输出为压缩信噪比系数，最后系数与超声成像系统中波束形成器输出的成像结果相乘，得到高对比度和高分辨率的图像。本发明能抑制较强的噪声，且对成像强度的损失很少，从而能得到高分辨率和高对比度的超声图像。
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公开(公告)号：CN114848022A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210481079.9
申请日：2022-05-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明公开了一种基于近聚焦的高分辨率超声成像方法，是采用近场聚焦的工作方式并包括：1在感兴趣部位垫上的超声垫，设置发射聚焦点的深度不大于超声垫的厚度；2根据焦点深度设置发射阵元数，使得发射阵列的长度大于或等于焦点深度的两倍；3根据每次发射时有效发射声场的作用区域范围和接收阵元的位置，计算延时参数进行成像，得到单次发射时的成像结果；4将全部的单次发射结果进行复合得到最终高分辨率的成像结果。本发明能在成像区域内实现优异的横向分辨率和较高的信噪比，从而能提高成像区域内细微变化的观测能力。
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公开(公告)号：CN113674376A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110967319.1
申请日：2021-08-23
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超声平面波复合成像方法，包括：第一步，构建输入样本数据，包括数据的获取以及预处理，第二步，构建从平面波射频数据到超声复合图像的映射，训练网络，调整网络参数，得到平面波信号重建出高质量超声图像的最优模型，具体采用以U‑Net为基础的神经网络架构，整个网络包括下采样、中间层、上采样以及输出模块；第三步，图像数据后处理。本发明将单次发射获得的平面波信号，通过深度神经网络，重建出需要多次平面波合成才能产生的超声图像，从而能降低获取高质量超声图像的复杂度，并提高帧频，以推动深度学习超声成像的发展。
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公开(公告)号：CN104720797B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510128626.5
申请日：2015-03-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种基于单通道的脑电信号中肌电噪声消除方法，其特征是：首先，用总体平均经验模态分解将单通道脑电信号分解为若干本征模式分量，然后，用多集典型相关分析对本征模式分量进行盲信号分离，得到若干典型变量，最后，判定自相关系数低于一定阈值的典型变量为肌电噪声，剔除肌电噪声变量重构得到消除肌电噪声的脑电信号。本发明从单通道这个全新的角度有效地解决了脑电信号中肌电噪声消除的难题，相比传统的基于多通道盲信号分离技术，能够更佳地消除肌电噪声；本发明不仅适用于便携穿戴式的单通道或少数通道脑电设备，还适用于临床诊断和神经科学研究的多通道脑电设备，对进一步研究大脑真实的电生理活动具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104758005B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510169602.4
申请日：2015-04-10
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B8/06
Abstract: 本发明公开了一种单通道乘法器解调的超声多普勒血流速度测量方法，现有的多普勒血流测量系统多采用一双通道乘法器为核心的正交解调方案对超声回波信号中的多普勒信号进行解调，测量电路比较复杂。在本申请发明中，采用简单的单通道乘法器，通过选取合适的正弦波解调信号和频率轴的坐标变换，就可以提取多普勒血流信号的频谱；这种方案中对电路要求低，可以有效降低电路的复杂度，提高数据的测量速度，并具有较高的测量精度。
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公开(公告)号：CN104720797A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510128626.5
申请日：2015-03-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/04017 , A61B5/7203
Abstract: 本发明公开了一种基于单通道的脑电信号中肌电噪声消除方法，其特征是：首先，用总体平均经验模态分解将单通道脑电信号分解为若干本征模式分量，然后，用多集典型相关分析对本征模式分量进行盲信号分离，得到若干典型变量，最后，判定自相关系数低于一定阈值的典型变量为肌电噪声，剔除肌电噪声变量重构得到消除肌电噪声的脑电信号。本发明从单通道这个全新的角度有效地解决了脑电信号中肌电噪声消除的难题，相比传统的基于多通道盲信号分离技术，能够更佳地消除肌电噪声；本发明不仅适用于便携穿戴式的单通道或少数通道脑电设备，还适用于临床诊断和神经科学研究的多通道脑电设备，对进一步研究大脑真实的电生理活动具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113693624A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111031483.8
申请日：2021-09-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明公开了一种高质量的超声复合成像方法，是采用聚焦发射的工作方式并包括：1设置发射聚焦点的位置，保证焦点深度略大于成像区域成像深度；2根据焦点位置，发射时采用探头内全部阵元发射聚焦超声波，并采用全部阵元接收回波信号；3确定每次发射时有效发射声场的作用区域范围，并根据回波信号对该有效作用区域内所有位置的成像点进行成像，得到低质量的成像结果；4将所有低质量成像结果进行复合的高质量的成像结果。本发明能在成像区域保持较强的发射声场能量，有效提高深度较远的成像区域回波信号的信噪比，对成像区域较深的区域实现高质量成像，另外全阵元发射和接收的方式实现了全孔径发射和全孔径接收，具有较好的成像分辨率。
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公开(公告)号：CN109785242B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201811097454.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法，其步骤包括：1、建立逐波段广义双线性模型；2、基于贝叶斯最大后验准则和正则化理论，建立解混方法对应的优化模型；3、采用交替方法乘子法求解所述优化模型。本发明不仅能将高光谱图像的不同波段的不同高斯水平的高斯噪声考虑进去，还能将真实的高光谱图像中广泛存在的混合噪声考虑进去，即高光谱图像中不仅含有高斯噪声，还含有脉冲噪声、条带、死像素和死线等，因此具有对真实的高光谱图像中的混合噪声和不同波段的不同高斯水平噪声鲁棒的优点。
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公开(公告)号：CN107341801B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710574734.4
申请日：2017-07-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多普勒血流声谱图的血流量测量方法，其特征在于：直接利用多普勒血流声谱图计算血流量，即对多普勒血流声谱图数据进行一种归一化处理，将单位时间内的归一化的血流声谱图图像灰度值和对应速度值乘积累积起来，再经系统定标，最终得到正确的血流量测量值。本发明方法利用了血流声谱图和血流分布来测量血流，避免了血管直径的测量，减少了测量误差，提高了血流量测量的准确性；通过本发明的方法，在进行多普勒血流成像时，不仅可以直接得到血流速度，血流量大小也可以实时显示在成像仪器上，具有临床应用价值。
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