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公开(公告)号：CN115153622B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210652905.1
申请日：2022-06-08
申请人： 东北大学
IPC分类号： A61B8/00
摘要： 本发明提供一种基于虚源的基带延时乘累加超声波束形成方法，基于虚源的次序波束形成能够动态扩展虚拟阵列的尺寸，并在发射和接收过程中进行动态聚焦，提高了穿透深度，可以实现深度独立的成像分辨率，与常规超声成像的发射固定聚焦、接收动态聚焦相比，能够提高横向分辨率；与完全合成孔径相比，每次发射只需要存储一条图像线，能够大大降低了对系统的需求。同时将DMAS的思想引入虚源次序波束形成的第二阶段。DMAS算法中的相乘耦合运算与空间自相关函数的运算步骤等价，能够充分考虑信号之间的相干性，以抑制低回声区域伪影的产生，提高超声成像的分辨率和对比度。本发明使用基带的方法能够避免原始射频信号的过采样和DMAS运算使用额外的带通滤波器。
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公开(公告)号：CN108670304B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810573085.0
申请日：2018-06-06
申请人： 东北大学
IPC分类号： A61B8/08
摘要： 本发明属于超声平面波成像领域，具体涉及一种基于改进DMAS算法的超声平面波成像方法，包括以下步骤：1)通过FieldII仿真的B超设备发射一定复合角度的平面波超声信号；2)计算所述平面波超声信号的回波数据平方根及其累加和项；3)对延时乘累加波束合成算法，即DMAS，进行改进，得出延时累加乘波束合成算法，即DSBM算法：4)重复步骤2至步骤3，得到每一帧图像数据；5)结合广义相干系数，得出DSBMGCF算法，并根据该算法得到修正后的成像结果。本发明融合了延时乘累加波束合成算法与广义相干系数的优点所在，在保证较高的成像帧频的前提下，解决了平面波空间复合成像图像质量与成像帧频不能兼得的问题，并节约了内存资源的利用率。
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公开(公告)号：CN110517250A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910797551.8
申请日：2019-08-27
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于增强对抗生成网络的眼底视网膜血管分割系统，属于医学图像处理技术领域，为解决现有眼底视网膜血管分割存在算法限制、实际成像对比度较低、分割结果出现血管断裂、血管分支细节存在冗余的问题。本发明系统，包括用于对人工分割的样本标签和视网膜图像对比自适应直方图均衡化进行增强处理的视网膜图像预处理单元、通过增加训练的数据量对图像进行再次增强处理的数据增强单元以及对数据增强单元处理后的视网膜数据图像进行分割以提取更多的细小血管，提高分割效果准确度的对抗生成网络模型。效果是极大的加速网络的训练，并使得细小的血管分支细节也可以分割出来，有效的去除了视网膜图像的噪声，提高了血管分割的准确率。
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公开(公告)号：CN109560841A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811528866.4
申请日：2018-12-13
申请人： 东北大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B17/309 , H04B17/391 , H04L25/02
摘要： 本发明公开了一种基于改进的分布式压缩感知算法的大规模MIMO系统信道估计方法，在单个小区基站处通过NT根天线发送导频信息，在NR个单天线用户端接收，包括以下步骤：S1、计算在每一个用户接收端收到的导频信息测量向量y，并根据大规模MIMO系统信道的稀疏一致性，对导频信息传输过程建立压缩感知数学模型，并构建感知矩阵Φ；S2、通过块结构变换得到块结构感知矩阵Ψ，并通过重构算法重构块稀疏信号g；S3、使用块结构自适应压缩采样匹配追踪算法重构稀疏信号h。本发明利用大规模MIMO系统信道的时域稀疏一致性，使用块结构自适应压缩采样匹配追踪算法重构信道冲激响应，且能在未知稀疏度时进行估计并能减少导频的使用。
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公开(公告)号：CN109115214A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811133642.3
申请日：2018-09-27
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于SK-S7G2的运输冲击记录仪装置，装置包括：控制单元；提取底层数据以供控制单元记录、分析的数据采集单元；实时以特定格式存储存储所述底层数据及分析数据的数据记录单元；与所述数据记录单元连接、调取记录数据进行历史数据查看的数据回放单元；以及根据所述控制单元的控制指令进行显示及报警的本地显示单元；所述数据采集单元、数据记录单元、本地存储单元均与所述控制单元连接。本发明的技术方案解决了现有冲击记录仪功能单一，价格较贵的问题。
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公开(公告)号：CN108670304A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810573085.0
申请日：2018-06-06
申请人： 东北大学
IPC分类号： A61B8/08
CPC分类号： A61B8/0883 , A61B8/08 , A61B8/5207
摘要： 本发明属于超声平面波成像领域，具体涉及一种基于改进DMAS算法的超声平面波成像方法，包括以下步骤：1)通过FieldII仿真的B超设备发射一定复合角度的平面波超声信号；2)计算所述平面波超声信号的回波数据平方根及其累加和项；3)对延时乘累加波束合成算法，即DMAS，进行改进，得出延时累加乘波束合成算法，即DSBM算法：4)重复步骤2至步骤3，得到每一帧图像数据；5)结合广义相干系数，得出DSBMGCF算法，并根据该算法得到修正后的成像结果。本发明融合了延时乘累加波束合成算法与广义相干系数的优点所在，在保证较高的成像帧频的前提下，解决了平面波空间复合成像图像质量与成像帧频不能兼得的问题，并节约了内存资源的利用率。
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公开(公告)号：CN108354627A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810299030.5
申请日：2018-04-04
申请人： 东北大学
IPC分类号： A61B8/00
CPC分类号： A61B8/5207
摘要： 本发明涉及一种提高帧频的超声波束形成方法，步骤为：对超声传感器的参数及发射接收聚焦方式进行设置，利用Field II仿真分别得到对点目标和囊肿成像采用不同条数的扫描线进行扫描的结果，包括128条，64条，32条，每条扫描线的结果及相应的延迟分别存储；对存储的三种数目的扫描线信号分别采用相乘延时叠加算法和对应的多线接收进行处理；对波束形成及多线接收处理之后的数据进行包络检波，对数压缩，扫描转换以及图像显示；三种存储结果分别采用延时叠加算法和最小方差算法以及相应的多线接收进行处理，并分别处理得到最终的显示图像。本发明方法所得图像会比延时叠加算法有更高的分辨率，比最小方差算法有小的多的运算复杂度。
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公开(公告)号：CN107358612A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710550656.4
申请日：2017-07-07
申请人： 东北大学
CPC分类号： G06T7/11 , G06T7/155 , G06T7/194 , G06T2207/20032 , G06T2207/30041 , G06T2207/30101
摘要： 本发明公开了一种基于分形维数与高斯滤波结合的视网膜血管分割系统及方法，系统包括：图像预处理单元，用于提高视网膜图像对比度，改善图像质量，以减少因为成像问题给后续处理过程带来的干扰；局部检测单元，用以提取预处理后得到视网膜图像中细节部分，进而提高细小血管提取的准确度；全局检测单元，用于提取预处理后的视网膜图像中主体部分，以凸显视网膜血管的全局信息；视网膜图像融合单元，用于融合局部检测单元提取的视网膜图像细节部分及全局检测单元提取的视网膜图像主体部分，提高系统分割准确度；以及视网膜图像后处理单元。本发明将分形维数与高斯滤波方法结合起来，适用于视网膜眼底图像中血管的分割，并大幅度提高了分割准确率。
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公开(公告)号：CN103813320A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410016781.3
申请日：2014-01-14
申请人： 东北大学
IPC分类号： H04W12/04
摘要： 一种基于簇内分组和主密钥的密钥管理方法，涉及无线传感器网络技术领域。本发明根据WSN在通信密钥传输过程中需要安全信道问题，使用了椭圆曲线加密方法。使用主密钥加密分发组密钥，使用组密钥加密数据，这样数据传输信道与密钥传输信道分开，保证密钥分发的安全性。本发明利用求解椭圆曲线上离散对数问题的困难性有效的保证了组密钥分发的保密性。簇内分组的网络结构将规模较大的网络分割成较小的逻辑簇内组，每个组共享一个组密钥，从而减少了密钥存储的数量。本发明在分簇的基础上改进了密钥分发方法，结合了主密钥管理的思想有效的提高了网络工作效率。
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公开(公告)号：CN103354642A
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201310224142.1
申请日：2013-06-06
申请人： 东北大学
CPC分类号： Y02D70/00
摘要： 一种提高移动传感器网络覆盖率的方法，该方法所基于的移动传感器网络，包括多个异构移动传感器节点，各移动传感器节点有特定的感知半径和通信半径，并可以获得其自身位置，该方法对连续的移动传感器网络监视区域进行网格化处理，并随机的分配各个移动传感器节点，获得各个移动传感器节点的初始位置；计算移动传感器网络的覆盖率；采用覆盖空洞导向分布式差分进化方法确定提高移动传感器网络覆盖率的策略，即确定各个传感器节点要移动的位置；执行移动传感器节点移动操作。本发明提出的方法从收敛速度和系统能耗方面考虑，更全面和符合实际。本方法基于节点的分布式计算原理，以未覆盖区域为导向通过差分进化计算节点的新位置，无需预知所有节点的位置信息，既加快了运算速度又节省了通信开销，从而节省节点能耗，延长网络寿命。
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