基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台

    公开(公告)号:CN119763811A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411888816.2

    申请日:2024-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台,请涉及基于深度学习的辅助医疗技术领域。本申请的平台包括用户登录模块、前端监听模块、用户需求解析模块、数据载入及预处理模块、推理模块、第一展示模块、第二展示模块、诊断模块、存储模块、查询模块和交互模块;本平台结合3D数据可视化库,实现对海马体的3D动态展示,其不仅能够更加全面和细节地观察海马体的结构,还能够通过交互操作,从不同角度和层面深入了解数据。本平提供了用户友好的操作界面,即使从未接触过深度学习的用户,也能可以轻松上传数据,并快速开始分割工作。简洁直观的设计减少了用户的学习成本,提高了工作效率。

    联合结构和功能磁共振影像预测大脑任务激活模式的方法

    公开(公告)号:CN118013264A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410008327.7

    申请日:2024-01-02

    Abstract: 本发明公开了一种联合结构和功能磁共振影像预测大脑任务激活模式的方法,属于生物医学工程和模式识别交叉领域。本发明首先通过数据预处理获得大脑功能特征、结构特征以及Prompt文本,然后分别建立将Prompt的文本嵌入到文本特征空间的Prompt文本编码模型,提取大脑的高层次语义特征,并融合功能与结构两种模态的特征的主干网络模型,以及融合Prompt信息以使模型的预测结果可能更容易解释和理解使模型的预测结果可能更容易解释和理解的Prompt交互模块,基于分类‑对比损失的目标函数对所构建的模型进行优化,实现从无任务激活模式预测出大脑有任务状态激活模式。本发明提升了模型预测精度,有助于精神类疾病患者、老年人或婴幼儿人群的大脑任务激活模式的预测。

    一种LTCC材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN104193326B

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201410337899.6

    申请日:2014-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种CaO-La2O3-TiO2体系LTCC材料及其制备方法,涉及电子材料技术领域。其原料组成为质量百分比91.74%~99.1%的CaO-La2O3-TiO2和质量百分比为0.9%~8.26%的镧硼锌玻璃。CLT系材料的组成为:CaCO3、La2O3、TiO2按照(1-x)CaTiO3-xLa2/3TiO3配料,其中0.25≤x≤0.45;镧硼锌玻璃的原料组成为:45%≤La2O3≤47%、28%≤B2O3≤32%、21%≤ZnO≤25%。将上述组分经过称量、混合球磨、煅烧、粉碎、造粒、成型、排胶和烧结的固相反应工序制得本发明LTCC材料。本发明原材料价格低廉,器件生产成本极低,高的εr使器件尺寸减小,以便于实现电路集成的小型化件的制造,在工业上有着极大的应用价值。

    一种低温烧结复合微波介质陶瓷材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN104108929A

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN201410226448.5

    申请日:2014-05-26

    Abstract: 本发明公开了一种钛酸锌钡体系微波介质陶瓷材料及制备方法,涉及电子材料技术。其原料组分为质量百分比89.95%~96.85%的BaO-nZnO-4TiO2和质量百分比3.15%~10.05%的降烧剂,其中0.3≤n≤0.6,通过传统固相反应制得本发明材料。本发明制备的微波介质陶瓷,其烧结温度≤900℃,介电常数20-30,Qxf(GHz):10000~15000,谐振频率温度系数-10~+10ppm/℃。可用于低温共烧陶瓷系统、多层介质谐振器、微波天线、滤波器等微波器件的制造。

    一种LTCC材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN104193326A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410337899.6

    申请日:2014-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种CaO-La2O3-TiO2体系LTCC材料及其制备方法,涉及电子材料技术领域。其原料组成为质量百分比91.74%~99.1%的CaO-La2O3-TiO2和质量百分比为0.9%~8.26%的镧硼锌玻璃。CLT系材料的组成为:CaCO3、La2O3、TiO2按照(1-x)CaTiO3-xLa2/3TiO3配料,其中0.25≤x≤0.45;镧硼锌玻璃的原料组成为:45%≤La2O3≤47%、28%≤B2O3≤32%、21%≤ZnO≤25%。将上述组分经过称量、混合球磨、煅烧、粉碎、造粒、成型、排胶和烧结的固相反应工序制得本发明LTCC材料。本发明原材料价格低廉,器件生产成本极低,高的εr使器件尺寸减小,以便于实现电路集成的小型化件的制造,在工业上有着极大的应用价值。

    一种ZnO-MgO-TiO2系LTCC材料
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104193324A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410401308.7

    申请日:2014-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种ZnO-MgO-TiO2系LTCC材料及其制备方法,本发明材料由ZnO-MgO-TiO2系材料及占其重量百分比为0.25%~5%的锌硼硅玻璃组成,ZnO-MgO-TiO2系材料成分为(Zn1-xMgx)TiO3-yTiO2,其中0.05≤x≤0.15,0≤y≤0.3,锌硼硅玻璃成分按摩尔百分比为40%~70%ZnO,25%~45%B2O3,5%~15%SiO2。本发明制备的LTCC材料在850℃~900℃烧结良好,介电常数εr=20~27,Q×f=40000~70000GHz,谐振频率温度系数τf=-80~+10ppm/℃,可广泛应用于谐振器、滤波器、介质基片、介质天线、介质导波回路等微波器件,尤其适用于器件高频化。

    用于脉冲星地面模拟系统的衰减装置

    公开(公告)号:CN102778231A

    公开(公告)日:2012-11-14

    申请号:CN201210245529.0

    申请日:2012-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种用于脉冲星地面模拟系统的衰减装置,主要解决光衰减过程易受环境光干扰、衰减量不能精确控制和衰减调节操作复杂的问题。它包括:光源腔(1)、光源腔体密封塞(2)、衰减腔(3)、衰减部件(4)、光子探测器(5)、脉冲星模拟光源电路板(6)和防水接头(7),脉冲星模拟光源电路板(6)固定在光源腔密封塞(2)的内壁上,防水接头(7)贯穿在光源腔密封塞内,光源腔密封塞固定在光源腔(1)的光入口端;衰减部件(4)固定在衰减腔(3)的腔体内,衰减腔的光入口端和光出口端分别与光源腔(1)的光出口端和光子探测器(5)连接。本发明有效屏蔽了环境光的干扰,增大了衰减系数的可调范围,使衰减量得到了有效控制。

    具有高时频稳定度的X射线脉冲星光子信号地面模拟系统

    公开(公告)号:CN102778236B

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201210245565.7

    申请日:2012-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种具有高时频稳定度的X射线脉冲星光子信号地面模拟系统。它包括程控计算机、高时频稳定度信号源、电控可见光源、可调式光衰减器、光学屏蔽腔、光电倍增管和电子读出电路。高时频稳定度信号源获取程控计算机输出的脉冲星周期和轮廓数据,产生触发信号同步电子读出电路,产生高时频稳定度电压,输入至电控可见光源,控制其产生光功率正比于输入电压的可见光,该可见光被可调式光衰减器衰减成光子流,光电倍增管探测到该光子流产生电脉冲,并通过电子读出电路标定后输出至程控计算机。本发明具有模拟可信度高,轮廓精度和时间精度高的优点,可用于作为计时观测、微弱信号处理以及导航设计的实验装置。

    一种基于GPT的多任务视觉感知解码方法

    公开(公告)号:CN118427767A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410145024.X

    申请日:2024-02-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于GPT的多任务视觉感知解码方法,属于生物医学图像脑解码中的语言解码技术领域。本发明基于观看大量视觉感知图像下的功能磁共振信号数据建立基于GPT模型的语言解码模型,其包括:Prompt嵌入模块,将包含任务信息的Prompt嵌入到隐特征空间;视觉编码模块,使用GRU将视觉相关区域体素信号编码到隐特征空间;网络编码模块,将视觉相关区域体素信号作为上下文,指导大脑所有其他区域的体素信号的选取,并将全局信息编码到隐特征空间;语言生成模块,融合隐特征并识别隐特征以进行对应内容的文本生成。本发明解决了在一个解码模型中无法进行多个解码任务的问题,并引入了大脑的有效全局信息,可以实现多任务语言生成式脑机接口场景的实际应用。

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