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公开(公告)号：CN112089429B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010986770.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，属于医疗信息化领域。使用较多个线性变换对数据进行多维抽象处理，将原始图像的浅层信息调整重新组合为多个浅层信息，实现得到具有抽样性和代表性的高级信息。通过组合利用高级信息，反映了原始图片的内在联系和根本本质，在分割骨骼区域时，能够将血管和骨骼的特征区别开，将附着在骨骼上的血管划分出去，深度学习的图像分割比传统的图像分割可以更好的提取全局特征和结合上下层信息。提高可靠性和抗噪能力。基于深度学习的图像分割具有强大的特征提取能力，能够将提取到的特征结合局部和全局的特征。提高划分感兴趣区域的准确性。
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公开(公告)号：CN110060316B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN201910356591.9
申请日：2019-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种用于CT重建中多区域分割的环伪影校正方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：环伪影区划分；S2：创建直角坐标系；S3：针对不同区域设计识别滤波器；S4：滤波并将信息存储至两个矩阵；S5：伪影信息处理、校正和补充。本发明由于无需进行两次坐标变换，图像边缘不会出现严重的失真现象。同时通过将图像分成多区域进行校正，可大大缩短校正时间，且计算量相对于直接校正投影正弦图更小、方法流程较现有方法更加简便。在校正过程中加入了伪影及图像边缘识别区分的算法，很好的避免了非伪影被误认为伪影。由于该方法通过对像素值进行逐一校正，其校正相对于已有的滤波校正更为彻底。
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公开(公告)号：CN109298133B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810788454.8
申请日：2018-07-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于边缘通道校正的CT探测器模块晶体材料的分类及良品率改进方法，其包括以下步骤：首先假设边缘像素的低性能主要来自晶体材料筛选工装器件，而在晶体模块筛选测试过程中，其他像素单元的性能始终保持相同的幅度水平，晶体模块中的所有像素在差异筛选扫描中具有一致的高低能响应均匀性(KV)和辐射损伤性能(RD)，除了低性能像素单元(lpp)；通过使用修正因子来校正目标边缘通道，所述修正因子是通过在同一层通道中减去目标边缘通道的中值数据和所选用的修正用参考通道的中值数据，来校正原始数据中的相应边缘通道。
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公开(公告)号：CN112089429A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010986770.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，属于医疗信息化领域。使用较多个线性变换对数据进行多维抽象处理，将原始图像的浅层信息调整重新组合为多个浅层信息，实现得到具有抽样性和代表性的高级信息。通过组合利用高级信息，反映了原始图片的内在联系和根本本质，在分割骨骼区域时，能够将血管和骨骼的特征区别开，将附着在骨骼上的血管划分出去，深度学习的图像分割比传统的图像分割可以更好的提取全局特征和结合上下层信息。提高可靠性和抗噪能力。基于深度学习的图像分割具有强大的特征提取能力，能够将提取到的特征结合局部和全局的特征。提高划分感兴趣区域的准确性。
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公开(公告)号：CN109298133A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810788454.8
申请日：2018-07-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于边缘通道校正的CT探测器模块晶体材料的分类及良品率改进方法，其包括以下步骤：首先假设边缘像素的低性能主要来自晶体材料筛选工装器件，而在晶体模块筛选测试过程中，其他像素单元的性能始终保持相同的幅度水平，晶体模块中的所有像素在差异筛选扫描中具有一致的高低能响应均匀性(KV)和辐射损伤性能(RD)，除了低性能像素单元(lpp)；通过使用修正因子来校正目标边缘通道，所述修正因子是通过在同一层通道中减去目标边缘通道的中值数据和所选用的修正用参考通道的中值数据，来校正原始数据中的相应边缘通道。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109239764A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810788455.2
申请日：2018-07-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01T7/00
Abstract: 本发明请求保护一种大平板CT探测器高产率模块化生产组装方法，包括：随机选择从单元晶体筛选过程中获得的n个单元晶体；如果选择的单元晶体有辐射损伤或余辉lpp，则重新选择任何其他包直到没有RD和AG lpps；使用n晶体筛选KV比率原始数据，组合成一个模块原始数据矩阵；通过使用每个包的包中值来计算KV pmn2pmn，确定每包的通过或失败KV pmn2pmn规格；通过使用每个单元晶体的筛选原始数据计算KV ch2均值，确定每包的PASS或FAIL KV ch2均值规格；在一个模块的序列中输出n单元晶体的信息，扫描编号和晶体编号，该方法通过在闪烁器包装筛选过程之后预先计算和预测模块目标性能，可以提高宽平面CT检测器模块的转换率。
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公开(公告)号：CN117749145A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311677528.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种抗PVT变化的三态比较器电路，其中包括主比较器、副比较器、主比较器时钟模块、副比较器时钟模块、异或门、与门和非门。主比较器接输入信号；副比较器的输入电压为该比较器设计精度的1/4；异或门用于判断比较器是否得到比较结果；主比较器时钟模块用于产生两个时钟信号；与门的输出信号是第三态的标志信号，若为高电平，则使主比较器时钟模块输出的时钟信号拉低，使比较器进入复位阶段。常规比较器输出有A＞B或A＜B两种状态，本发明技术方案则引入了第三种状态，即输入信号的差值小于比较器设计精度的1/4，可在抑制比较器亚稳态的同时得到更高比较精度，且该电路具有抗PVT变化的特性，适用于异步SAR模数转换器中。
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公开(公告)号：CN116681783A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310576645.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种冲击波诊断条纹数据快速重构方法，属于冲击波诊断条纹数据重构领域。该方法采用CUP‑VISAR系统进行数据采样，采样过程中将f帧(m‑f+1)×n的编码矩阵与每帧冲击波干涉条纹原始图像进行哈达玛相乘，得到大小为m×n的采样数据；再采用所构建的基于哈达玛积运算的TVAL3H重构模型对冲击波速度场采样数据进行重构：构建基于条纹分布特点的全变分正则化的重构模型；引入增强型拉格朗日函数，形成凸优化问题；将凸优化问题转化为两个子问题，通过最小化迭代的方式求解完成数据的重构。本发明能够实现CUP‑VISAR冲击波速度场的二维采样数据有效地重建为三维数据，保证重构质量的同时显著提高了算法重构速度。
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公开(公告)号：CN115695977A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211333864.6
申请日：2022-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种曝光时间不受限的压缩超快成像系统及方法，属于计算成像领域。通过互补式轮流采样方式，将长时间曝光的采集过程，按时间交替分配到两个或多个条纹相机和积分相机的组合上，同时利用一个额外的积分相机来记录轮次切换中可能遗漏的信息，这样每个条纹相机上得到采样帧数就可以控制在较低水平。而目前的主流重构算法，即使在具有SI辅助的条件下，当压缩帧率大于50帧时，重构图像的PSNR也难以超过30dB。这种成像方式不受采样帧率的影响，并且切换过程也不会丢失信息，还可以进行长时间曝光，当每组帧数控制在10帧以内时，重构图像的PSNR可以优于30dB，这样的图像质量从视觉上已经难以察觉其与原始图像的差别。
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