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公开(公告)号：CN113066081B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110422631.2
申请日：2021-04-15
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06N3/0464
摘要： 一种基于三维MRI图像的乳腺肿瘤分子亚型检测方法，计算机图像处理技术领域；其具体步骤为训练一个全卷积FCN模型，利用3D U‑Net架构对乳腺MRI图像中肿瘤区域及进行分割提取，将分割出的肿瘤区域图像作为输入，传入所提出的3D卷积神经网络，通过softmax函数输出肿瘤分属四种类型的概率，从而预测肿瘤的分子亚型。本发明自动提取图像中肿瘤区域，利用3D卷积网络对每个肿瘤区域进行分子亚型分型的评估。组织病理学检查是乳腺癌诊断的“金标准”，但是对患者的创伤大，检测需要一定的时间，影响患者的预后。基于三维MRI图像的乳腺肿瘤分子亚型检测在初步筛查阶段发现并鉴别乳腺肿瘤的分子亚型，能够辅助医师选择针对性治疗药物，对改善患者预后具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113192036A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110489066.1
申请日：2021-04-30
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 一种基于三维MRI图像的多平面乳腺肿瘤分割方法，计算机图像处理技术领域；其具体步骤是首先将3D‑MRI图像从不同的投影面切片成2D图像，利用3个改进2D U‑Net网络对每个投影面得到的2D图像进行肿瘤分割，将每个投影面的分割结果按照顺序再堆叠为3D体积，再通过一定的组合规则把每个投影面堆得到的三维体融合成一个，作为最终的3D分割结果。其中改进的2D U‑net网络是在编码器和解码器之间加入了注意力模块，来增强重要的特征(如肿瘤组织特征)，从而提高网络的表征能力。基于三维MRI图像的多平面乳腺肿瘤分割方法实现了肿瘤的精准分割，是乳腺肿瘤计算机辅助诊断中重要的临床需求,并且对后续有效分类、选择合适的治疗方案和预测效果具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103037025B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201210516710.0
申请日：2012-11-21
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： H04L29/12
摘要： 多链路自适应DNS解析设备，它涉及互联网通信技术领域；它的DNS请求模块(1)与DNS解析模块(2)连接，DNS解析模块(2)与链路分析模块(3)连接，链路分析模块(3)与路由调度模块(4)连接，路由调度模块(4)与DNS响应模块(5)连接。它能根据链路和服务器状态自适应地进行域名解析调节，解析给用户端一个最合适的服务器IP，既保证了用户访问的速度又优化了出口链路，提高链路访问性能，将DNS解析与链路调度合二为一，既保证了客户端的网络访问速度又实现了对出口链路的优化和调度。
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公开(公告)号：CN104062012B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201410342228.9
申请日：2014-07-18
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 基于探测光平顶谱调制法实现布里渊信号频域凝视泵浦探测的方法及装置，属于光学领域，本发明为提供一种基于探测光平顶谱调制法实现对布里渊信号实施频域凝视泵浦探测的技术，能够对介质中传输的布里渊增益/损耗信号在谱空间中进行凝视探测。本发明方法包括：频域凝视泵浦探测技术，利用凝视探测光与泵浦光之间的选择性SBS原理，实现在频域中对布里渊信号的凝视探测；和探测光平顶谱调制技术，利用任意波形信号发生器实现对窄线宽DFB激光器的内调制，获得平顶且频域视场和频谱功率密度灵活可调的凝视探测光。
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公开(公告)号：CN118808202A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410944685.9
申请日：2024-07-15
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 一种清洗装置和清洗方法，属于工件清洗技术领域。包括升降夹持机构、清洗台、清洗支座、清洗机构、复合清洗头、控制盒及控制器；所述升降夹持机构用于夹持工件，所述清洗支座安装在清洗台上，所述复合清洗头通过清洗机构安装在清洗支座上，复合清洗头与升降夹持机构上下相对设置，所述控制盒与复合清洗头连接，并通过控制盒向复合清洗头泵入清洗用品，所述控制器连接并控制升降夹持机构、清洗支座、清洗机构、复合清洗头及控制盒。本发明通过升降台能够更好地确定工件的位置，同时清洗支座部分可以上下左右移动立式喷口的位置从而保证清洗的有效性；压力传感器安装在伸缩式夹持机构内侧，对夹紧力的感知更加敏感，不会破坏工件。
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公开(公告)号：CN118682561A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410944686.3
申请日：2024-07-15
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 一种非球面光学元件修形机床的自动对刀装置及检测方法，属于超精密三轴修形机床加工技术领域。该方法整合了PSD光杠杆放大与压力传感技术，构建了一个高效率的检测系统，实现了对压力变化的精细捕捉和精确测量，该装置能够精准定位柔性修形头与被修形件的位置，有效克服了现有技术的局限。包括柔性修形头及自动对刀装置；柔性修形头通过自动对刀装置完成对被修形件的对刀作业。本发明提供了一种更加高效、精准的对刀解决方案，能够显著缩短对刀时间，减轻技术人员的劳动强度，同时保证并提升加工精度，从而提高整个加工过程的效率和产品质量。本发明具有结构简单、拆装方便、成本低廉以及精度高等优点。
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公开(公告)号：CN117620313A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311296174.2
申请日：2023-10-07
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 一种基于压电陶瓷的回转式加工刀具及方法，属于精密微细加工切削领域。随着航空航天、国防、电子、生物等相关领域对产品微小型化的要求不断提高，进而对微制造技术的能力也提出了更高的要求，本设计属于精密微细加工领域，为了使精密微细加工时刀具转动更容易，不需要频繁更换刀具，只用一个刀座就可以实现刀具360°的转动所设计的机构及方法。
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公开(公告)号：CN110796672A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911057495.0
申请日：2019-11-04
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于层次卷积神经网络的乳腺癌MRI分割方法，融合了多种算法，其具体步骤为，训练一个全卷积网络FCN模型，采用3D U-Net架构来获取输入图像的全局和局部结构信息；以乳房掩膜为引导，训练另外两个FCN模型，分别估计粗分割结果和细化初始结果；开发基于标记点的检测模型，以检测用于活检肿瘤选择和放射基因组学的两个标记点，很好的解决了乳腺DEC-MR图像分割中的常见问题，包括类不平衡问题和混淆等不易解决的问题，设计了学习框架来对乳腺肿瘤进行由粗到细的分割；使用肿瘤位置信息和标记信息来确定所有检测到的肿瘤中的活检肿瘤，自动检测，设计巧妙，精确率高，便于普及推广和使用。
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公开(公告)号：CN109493317A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811113870.4
申请日：2018-09-25
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的3D多椎骨分割方法，分割方法包括：对原始脊柱CT图像进行CTE预处理，获得预处理图像；将预处理图像输入粗分割全卷积网络FCN进行粗分割训练，获得具有椎骨结构位置先验信息的粗分割结果图；将粗分割结果图和预处理图像作为双通道图像输入细分割深度卷积网络CNN，根据粗分割结果图提供的位置先验信息，在预处理图像中对应的位置提取每块椎骨及背景区域的补丁贴片，再对补丁贴片进行分割，获得具有标签的椎骨分割图像。本发明能快速准确地在3D脊柱CT图像中分割出每个椎骨并对其进行标记。
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公开(公告)号：CN113192035A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110488056.6
申请日：2021-04-30
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 一种基于U‑Net网络改进的乳腺MRI分割方法。目前，动态对比增强磁共振成像(DCE‑MRI)已被证明是一种有效的辅助诊断工具，可用于乳腺癌的早期发现和诊断。然而，没有CAD(计算机辅助检测)系统，手动DCE‑MRI检查是比较困难、且容易出错的。在典型的CAD中，乳腺组织分割的早期阶段，通过移除外部组织和空气来减少用于分析的体素数量，从而提高可靠性和减少计算工作量。基于此提出一种基于U‑Net网络改进的乳腺MRI分割方法，来提高乳腺组织的分割精度，为后续乳腺肿瘤的分割提高可靠性和减少计算量。
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