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公开(公告)号：CN103995950A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410013070.0
申请日：2014-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 , 云南电网公司技术分公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于工业信号处理领域，具体涉及一种基于空域相关修正阈值的变小波系数局部放电信号消噪方法。本发明包括：对含有白噪声的局部放电信号进行小波变换；提取小波系数初值和估计值；求取尺度相关系数；归一化后得到相关值；记录离散小波变换，得到去噪后的信号。在本发明中，对小波阈值选择方法进行了改进，引入空域相关优化局部重建权值矩阵，从而降低了噪声点对样本数据的影响，提高了算法收敛速度，提高了局部放电信号消噪速度和精度。
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公开(公告)号：CN103577699A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310563416.X
申请日：2013-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Android平台的DICOM医学图像显示处理方法。本发明包括：开启线程获取存储模块中的图片文件，并记录图片文件路径名；判断获取的图片文件的后缀名是否为DCM；读取DICOM文件信息；判断这数据是否为DICM；文件解析模块解析DICOM文件；判断图片文件解析是否完成；保存解析图片文件得到的数据；将保存的图片文件数据中的像素数据做数据规范化转换；加载图片数据；对显示的图片进行图片处理。本发明能够将大容量无压缩的DICOM医学图像显示在Android平台上，显示图片速度快、流畅；一次读取多张图片，加载图片的速度快，能够非常方便的在不同图片间切换。
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公开(公告)号：CN103310457A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310241384.1
申请日：2013-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于抛物线修正凸包的肺实质分割方法，依次进行粗提取肺实质轮廓图像、肺实质外轮廓修复、肺实质内部边缘修复，其特征在于：肺实质外轮廓修复通过以下步骤实现：步骤1：将肺实质轮廓图像边缘轮廓中的点进行排序；步骤2：对步骤1的点建立边缘堆栈，得到边缘点集P={p0,p1,…pn}(n≥3)；步骤3：将点集P中的相邻两点连成线段，将线段长度由大到小排序，根据线段长度和位置查找肺结节所对应肺叶轮廓缺失部分的线段pdpd+1；步骤4：利用抛物线修正线段pdpd+1，得到肺实质边缘轮廓。
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公开(公告)号：CN101162525A
公开(公告)日：2008-04-16
申请号：CN200710144696.5
申请日：2007-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于Mean Shift和人工鱼群智能优化的人体多关节特征跟踪方法。首先基于目标模型的颜色分布特征，根据前一帧图像的信息利用人工鱼群智能优化算法得到被跟踪人体多关节特征目标在当前帧的优化位置，然后根据目标模型的颜色分布特征运用Mean Shift迭代算法在其优化位置的领域内进行目标搜索，其中与目标模型颜色分布最相似的候选目标即为被跟踪目标。本发明对传统Mean Shift进行了改进，引入人工鱼群智能优化候选目标区域，实现了对人体多关节特征目标的准确跟踪。
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公开(公告)号：CN109767435B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910012929.9
申请日：2019-01-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于持续同调技术的阿尔兹海默症脑网络特征提取方法，属于脑网络分析技术领域；本发明通过数据预处理、脑网络划分、脑网络构建、持续同调构建脑网络过滤流、持续区间数据统计学分析与阿尔兹海默症脑网络特征提取实现对病人脑网络特征提取；本发明通过构建阈值可变的多尺度脑网络，避免了图论法中的阈值选取问题；其中网络复形流的持续特征发现机制，也可有效的减少计算负担，是一种行之有效的脑网络分析技术。将持续同调理论应用于阿尔兹海默症病人的脑分析领域，研究脑机制，发现疾病的脑网络连接特征，是一种创新性的研究思路，对于阿尔兹海默症的早期诊断、药物研制、诊疗方案制定具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109974706B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910177062.2
申请日：2019-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于水下航行器导航研究领域，具体涉及一种基于双运动模型的主从式多AUV协同导航方法，包括以下步骤：领航AUV与跟随AUV进行水声测距，同时领航AUV将自身位置和速度信息广播发送给跟随AUV；建立跟随AUV与领航AUV间的相对运动状态空间模型；通过CKF估计跟随AUV与领航AUV的速度分量差值；建立双领航模式的多AUV协同导航状态空间模型；本发明提出将AUV相对运动状态空间模型与双领航模式的多AUV协同导航状态空间模型相结合，保障了多AUV协同导航系统的协同定位性能；本发明跟随AUV不需装备惯性导航设备和DVL，从而降低AUV系统配置的复杂性且节约了跟随AUV的内部空间、减轻重量。
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公开(公告)号：CN105147362B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201510419765.3
申请日：2015-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A61B17/3205 , A61B34/10
Abstract: 本发明属于计算机辅助外科领域，具体涉及一种针对脑肿瘤切除手术，利用医学图像在术前进行切口定位及手术入路规划的脑肿瘤手术切口及入路规划方法。本发明包括：获取肿瘤中心点；定位头皮上距离最短点；定位区域内距离最短点：获取肿瘤边缘点；确定手术切口位置；设计手术入路。与其他脑肿瘤在头皮上的定位方法相比较，本发明在有效避开颅内重要组织的情况下，设计的手术入路路径最短，实现最小额外创伤下精确定位切口的要求。
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公开(公告)号：CN105147362A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510419765.3
申请日：2015-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A61B17/3205 , A61B19/00
CPC classification number: A61B17/3205 , A61B2017/00743
Abstract: 本发明属于计算机辅助外科领域，具体涉及一种针对脑肿瘤切除手术，利用医学图像在术前进行切口定位及手术入路规划的脑肿瘤手术切口及入路规划方法。本发明包括：获取肿瘤中心点；定位头皮上距离最短点；定位区域内距离最短点：获取肿瘤边缘点；确定手术切口位置；设计手术入路。与其他脑肿瘤在头皮上的定位方法相比较，本发明在有效避开颅内重要组织的情况下，设计的手术入路路径最短，实现最小额外创伤下精确定位切口的要求。
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公开(公告)号：CN104248454A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410525601.4
申请日：2014-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种二维超声图像与穿刺针共面判断方法，手持超声探头扫描组织内穿刺针，保存组织内穿刺针的超声图像，其特征在于:步骤1：提取超声图像上的成像区域，将彩色图像转换为灰度图像，经阈值变换后转换成二值图像；步骤2：对步骤1获得的二值图像进行边缘检测，通过Radon变换确定穿刺针所在的直线；步骤3：定位穿刺针针尖所在的位置；步骤4：通过判断穿刺针所在直线与超声成像区域边界交点的灰度值是否大于某一阈值，确定穿刺针是否位于成像平面内。
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公开(公告)号：CN103584885A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310585616.5
申请日：2013-11-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种基于定位导航穿刺针的自由臂超声标定方法，手持定位导航穿刺针使针尖低速反复穿过超声成像平面，获取背景图像Ib，根据亮度阈值T，得到二进制图像采集针的图像得到一个图像序列I，同时获得图像序列I中每幅图像对应时刻探头上传感器Sr的定位信息及针尖空间坐标；根据亮度阈值T，获得针的二进制区域图像继而获得携带亮度信息的针图像定位针图像中亮度最大点；每幅图像的最大亮度点构成点集P，点集P中亮度最大值的点为图像序列I中针尖在成像平面上的图像坐标；将每个点集P中亮度最大值的点构成点集S；根据点集S中针尖与成像平面对齐时刻的针尖图像坐标、对应的针尖空间坐标及Sr的定位信息，推算出标定转换矩阵。
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