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公开(公告)号:CN104766780A
公开(公告)日:2015-07-08
申请号:CN201510126428.5
申请日:2015-03-20
申请人: 复旦大学
摘要: 本发明属于质谱分析测试技术领域,具体为在离子阱质量分析器中进行高效快速分析的方法。该方法在离子进入离子阱的过程中,利用一偶极电压对离子进行共振逐出,实现离子的质量分析工作过程。具体为通过扫描数字射频工作电压的频率和快速调节离子阱质量分析器前后端盖电极上的工作电压,在不需要进行常规离子阱质谱作质量分析时所需要的四个时序阶段,只进行其中的一个离子共振逐出阶段,即可快速完成对离子的质量分析,缩短整个离子阱质谱仪的分析时间,提高检测效率。本发明不需要额外的硬件改变,仅通过软件的控制即可实现高效的快速分析。
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公开(公告)号:CN102764139B
公开(公告)日:2014-10-29
申请号:CN201210240918.4
申请日:2012-07-12
申请人: 复旦大学
IPC分类号: A61B8/00
摘要: 本发明属于医学超声工程技术领域,具体为基于特征空间分析与区域判别的医学超声波束形成。本发明一方面根据超声回波数据特征矢量与导向矢量的投影关系,预估计期望信号子空间以及期望信号强度;另一方面利用延时叠加法获得一幅预扫描超声图像,根据其峰值和有效动态范围,计算出一个信号强度阈值;最后将期望信号强度估计值与该阈值比较,对超声低回声区与一般散射区进行判别,低回声区采用主分量最小方差算法,一般散射区采用传统最小方差算法。本发明适用于高帧率的平面波和合成孔径超声成像方式,能够显著改善成像对比度,同时较好地保持图像的散斑特性,降低人工干扰和失真。
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公开(公告)号:CN101849841B
公开(公告)日:2013-03-13
申请号:CN201010197977.9
申请日:2010-06-10
申请人: 复旦大学
摘要: 本发明属于超声彩色血流成像技术领域,具体为一种基于几何滤波器的杂波抑制方法。本方法先用自相关法估计出杂波运动速度;再根据杂波运动速度构造对应的高维空间椭圆表达式,并用解析几何的方法找出其主轴方向;最后用主轴方向构造杂波子空间,完成杂波抑制工作。本方法与传统的特征向量滤波器相比,无需构造自相关矩阵,且具有出色的空间自适应性能,能得到较完整的血流流速剖面,是彩色血流成像中一种高效实用的杂波抑制方法。
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公开(公告)号:CN101383218A
公开(公告)日:2009-03-11
申请号:CN200810039605.6
申请日:2008-06-26
申请人: 复旦大学
摘要: 本发明属于电子仪器技术领域,具体为一种可用于产生四极电场的射频电源。它是由一个有磁芯的升压变压器和其它电子线路所组成,该升压变压器采用两个铁氧体磁芯,有两个初级线图和两个次级线圈,其中,两个次级线圈分别绕在每个铁氧体磁芯的一侧,两个初级线圈的每一匝同时穿过两个磁芯。本发明中的升压变压器与传统的升压变压器相比较,在性能相同的情况下,体积只有传统升压变压器的几十分之一。因此本发明的射频电源结构简单,造价便宜,可以用作四极质谱仪,四极离子导引,或四极离子阱质谱仪的工作电源。
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公开(公告)号:CN101082987A
公开(公告)日:2007-12-05
申请号:CN200710042916.3
申请日:2007-06-28
申请人: 复旦大学
IPC分类号: G06T7/00
摘要: 本发明属于图像分析技术领域,具体是一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法。该方法通过统计两幅直方图相同窗口之间的取值差异及不同距离窗口之间的取值差异,求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异,并将其作为评价这两幅直方图相似性的标准。针对图像的灰度直方图用本发明度量方法和传统度量方法进行比较,表明该评价标准在直方图发生偏移的情况下性能优于传统的度量标准。本发明提出直方图相似性度量方法,给出相似性的评价标准,为基于直方图的图像检索等应用提供更可靠的依据。
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公开(公告)号:CN116028874A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202111240181.1
申请日:2021-10-25
申请人: 复旦大学
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/0985
摘要: 本发明提供一种轻量化的运动想象脑电信号分类方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,采集原始脑电信号并进行预处理。步骤S2,对信号数据集的数据进行归一化处理。步骤S3,构建轻量化分类网络模型。步骤S4,构建编码器训练网络并进行有监督训练,并保留和更新编码器的相关参数。步骤S5,由归一化信号数据集形成交叉训练样本。步骤S6,将交叉训练样本输入到轻量化分类网络模型,得到最优组超参数。步骤S7,将最优组超参数输入到轻量化分类网络模型进行参数更新,并对更新完的轻量化分类网络模型进行训练。步骤S8,对待测数据进行归一化处理。步骤S9,将归一化待测数据输入到训练完的轻量化分类网络模型,得到分类识别结果。
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公开(公告)号:CN111445473B
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202010243718.9
申请日:2020-03-31
申请人: 复旦大学
摘要: 一种基于血管内超声图像序列多角度重建的血管膜精确分割方法及系统,通过对血管内超声横截面图像序列进行重建得到对应的血管内超声纵轴图像,然后采用改进的聚类方法对血管内超声纵轴图像中的血管膜进行初步分割,再根据初步分割结果恢复出横截面图像下的血管膜精确分割结果。本发明能够同时获得血管内超声两种图像模式(即横截面图像模式和纵轴图像模式)的血管膜分割结果,并在一定程度上克服分叉和旁路血管的影响。从横截面视角和纵轴视角综合分析血管状况,并计算定量参数,对血管状况进行更全面的评估,为医生进一步诊断提供参考,具有临床实用价值。
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公开(公告)号:CN115530843A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202110725029.6
申请日:2021-06-29
申请人: 复旦大学
摘要: 本发明涉及一种脑电信号通道间平均相位相干性特征获取方法,创建不同通道之间不同频段的平均相位相干性特征,以该创建内容为基础,获取对称通道间分频段的平均相位相干性特征及相邻通道间分频段的平均相位相干性特征,对获取的各平均相位相干性特征进行有效通道筛选,获取最终的有效通道对的分频段的平均相位相干性特征作为对应脑机接口任务所需输入的特征。与现有技术相比,本发明具有良好地解决可选择的脑电信号通道组合过多的问题,准确、真实体现通道间相关性等优点。
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