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[发明专利]一种多层形态学脑网络构建方法、智能终端及存储介质-CN202110649515.4有效
发明人：王金辉;李贞;李俊乐;王宁凯 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多层形态学脑网络构建方法、智能终端及存储介质，包括：获取人脑影像数据，对所述人脑影像数据进行预处理，从所述人脑影像数据中提取若干形态学特征；基于预设的皮层图谱对若干所述形态学特征按照脑区进行划分，确定各个所述形态学特征所属的脑区；根据若干所述形态学特征和各个所述形态学特征所属的脑区，构建多层形态学脑网络。本发明构建方法简单，构建出的多层形态学脑网络融合了多种形态学特征，兼顾不同形态学特征之间的关联性和特异性，提供了丰富综合的大脑皮层形态信息，保证了实际研究分析过程中的时间效率、经济效益。
一种多层形态学网络构建方法智能终端存储介质

[发明专利]一种脑体素形态学高阶特征提取方法-CN202211463299.5在审
发明人：王训恒;张之凡;厉力华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种脑体素形态学高阶特征提取方法，包括以下步骤：步骤一：采集多例脑部T1加权磁共振影像数据构成数据集；步骤二：使用多种磁共振影像工具进行数据预处理和3D空间标准化；步骤三：将多种3D空间标准化体素形态学数据组合成4D数据序列；步骤四：计算体素级网络特征作为脑体素形态学高阶特征；步骤五：计算脑区级网络特征作为脑体素形态学高阶特征；步骤六：通过脑龄预测验证脑体素形态学高阶特征的个体差异和效度，本发明在已有的脑体素形态学数据基础上构建个体化的脑网络特征提取方法，来弥补传统脑体素形态学缺少高阶特征的问题，将传统脑体素形态学拓展到脑网络研究领域。
一种脑体素形态学特征提取方法

[发明专利]个体化结构脑网络构建方法、系统、电子设备及存储介质-CN202110788813.1在审
发明人：王骄健;肖雅琼;谭力海 -专利权人：深圳市神经科学研究院
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请的个体化结构脑网络构建方法，包括：获取脑部结构的多个结构磁共振数据，根据多个结构磁共振数据得到多个第一形态学特征值；对脑部结构划分得到多个功能区域，获取每一功能区域对应的第一形态学特征值作为第二形态学特征值；根据每一第二形态学特征值生成对应的形态学向量，并根据至少两个形态学向量得到至少两个形态学向量的相似性；根据至少两个形态学向量的相似性，构建脑部结构的脑网络。本申请能够根据大脑结构形态学特征构成的不同长度向量，计算出不同长度向量间的最优归整距离并且不丢失大脑体素信息，进而提高脑网络构建的准确度。
个体化结构网络构建方法系统电子设备存储介质

[发明专利]现实增强的形态学手术-CN201680025450.3在审
发明人：钱德拉·迪瓦姆;扎基·阿德南·塔赫尔;威廉·斯科特·埃德加 -专利权人：阿里斯医疗诊断公司
申请日： 2016-03-01 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：将代表形态学受试者的物理特征的数据结合有待相对于该形态学受试者执行的手术进行接收。为该手术的从业者渲染由该物理特征的虚拟图像覆盖的该形态学受试者的视图，包括基于这些代表性数据生成该物理特征的该虚拟图像，并且根据该形态学受试者上的一个或多个参考点在该视图内渲染该物理特征的该虚拟图像，使得该虚拟图像能够进行关于该形态学受试者的该物理特征的原位可视化
现实增强形态学手术

[发明专利]检测模式控制电路-CN201910636228.2在审
发明人：陈刚;焦建华;邵金华;孙锦;段后利 -专利权人：无锡海斯凯尔医学技术有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G05B19/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种检测模式控制电路包括：形态学检测模块与形态学检测探头连接；形态学检测模块用于根据用户指令或系统设定生成形态学检测控制信号弹性检测模块与开关模块连接，用于根据用户指令或系统设定生成弹性检测控制信号以及第二控制信号；开关模块与复合探头连接；用于接收所述形态学检测控制信号、弹性检测控制信号以及第二控制信号，并根据第二控制信号控制复合探头执行形态学检测，或根据第二控制信号控制复合探头执行弹性检测。本发明利用一个复合探头执行形态学检测和弹性检测，使弹性检测位置更加精准，进一步的使诊断数据更加精确。
形态学检测弹性检测第二控制信号复合探头控制信号开关模块系统设定用户指令模式控制电路检测模式控制电路诊断数据种检测探头

[实用新型]检测模式控制电路-CN201921109021.1有效
发明人：陈刚;焦建华;邵金华;孙锦;段后利 -专利权人：无锡海斯凯尔医学技术有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G05B19/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种检测模式控制电路包括：形态学检测模块与形态学检测探头连接；形态学检测模块用于根据用户指令或系统设定生成形态学检测控制信号弹性检测模块与开关模块连接，用于根据用户指令或系统设定生成弹性检测控制信号以及第二控制信号；开关模块与复合探头连接；用于接收所述形态学检测控制信号、弹性检测控制信号以及第二控制信号，并根据第二控制信号控制复合探头执行形态学检测，或根据第二控制信号控制复合探头执行弹性检测。本实用新型利用一个复合探头执行形态学检测和弹性检测，使弹性检测位置更加精准，进一步的使诊断数据更加精确。
检测模式控制电路

[发明专利]牙齿三维网格数据的分割方法及装置-CN201610065608.1有效
发明人：陈莉;夏根源 -专利权人：北京正齐口腔医疗技术有限公司
申请日： 2016-01-29 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种牙齿三维网格数据的分割方法及装置，主要目的在于解决在计算机辅助牙齿分割过程中，当人工参与牙齿分割时，其分割过程不直观，若与用户的交互出现错误，则直接导致牙齿分割结果不准确的问题。本发明的技术方案包括获取并显示牙齿三维网格数据；牙齿三维网格数据中包含牙齿特征区域；从牙齿特征区域中提取牙齿形态学骨架，并显示牙齿形态学骨架；牙齿形态学骨架由牙齿特征线构成；确定牙齿特征线构成的牙齿形态学骨架是否完整；若确定牙齿特征线构成的牙齿形态学骨架不完整，则对牙齿特征区域进行修改，直到牙齿特征线构成的牙齿形态学骨架完整显示；基于完整的牙齿形态学骨架进行牙齿分割。
牙齿三维网格数据分割方法装置

[发明专利]一种数学形态学和LoG算子结合的边缘检测算法-CN201110386867.1无效
发明人：钟震宇;杨健雯;曹永军;陈辉;黄东运;陈光黎;黎伟权;卢杏坚 -专利权人：广东省科学院自动化工程研制中心
申请日： 2011-11-28 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数学形态学和LoG算子结合的边缘检测算法，包括以下步骤：采用数学形态学方法对图像进行平滑处理；应用LoG算子，对采用数学形态学方法处理后的图像进行边缘检测。由于数学形态学具有简化图像数据、保持图像的基本形态特征、除去不相干结构、易于硬件实现等优点，在对含有噪声的图像进行边缘检测时，通过把数学形态学方法和LoG算子相结合，在不影响LoG算子的检测效率的同时，本发明作为一种数学形态学和LoG算子结合的边缘检测算法，适用于边缘检测领域。
一种数学形态学 log 算子结合边缘检测算法

[发明专利]一种量化类器官形态学亚型与生物学功能关系的方法-CN202310718847.2在审
发明人：黄锴;于文龙;顾忠泽 -专利权人：江苏运动健康研究院
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明涉及一种量化类器官形态学亚型与生物学功能关系的方法，包括如下步骤：步骤1、类器官的异质性分析：对若干原代类器官进行诱导培养及形态学区分，筛选获得各类器官相互间形态学可区分的类器官系，并观察类器官系的形态学亚型；步骤2、类器官的外部扰动处理；步骤3、明场成像及图像预处理；步骤4、采用生物学功能识别模型预测生物学功能参数：步骤5、将类器官形态学标签的添加到扰动后明场图像数据中；步骤6、关联性图谱的构建：将生物学功能参数的得分进行归一化，并进行四分位数划分，然后按顺序与形态学亚型对应，构建形态学亚型与生物学功能参数得分的关联性图谱。本发明能够揭示形态学异质性与生物学功能之间的关系，且准确性高。
一种量化器官形态学生物学功能关系方法

[发明专利]胸主动脉血管形态学特征计算装置-CN202210040003.2在审
发明人：齐泽荣;付树军 -专利权人：山东承势电子科技有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明公开了胸主动脉血管形态学特征计算装置，属于胸主动脉血管形态检测技术领域，包括血管形态学数据采集模块、原始图像数据处理模块、数据存储模块、数据显示模块和数据处理控制终端，用于对血管形态学数据采集模块、原始图像数据处理模块、数据存储模块、血管形态学分析模块以及数据显示模块进行智能控制，本发明通过血管形态学数据采集模块对患者的胸主动脉进行数据采集，可获取更加清晰准确的原始图像，原始图像数据处理模块对胸主动脉图像进行清晰化处理、上色处理和数字化处理，实现多种方式的图像对比，便于机器智能对比，方便人工观测，确保特征计算准确，通过数据处理控制终端进行数据的集中智能处理，自动化程度高，智能化程度高。
主动脉血管形态学特征计算装置

[发明专利]地震信号处理方法、介质及设备-CN202111236167.4在审
发明人：张靖;周旸 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了地震信号处理方法、介质及设备，该方法包括：将原始地震数据按多个不同的滑动时窗分解；针对每个滑动时窗，将时窗内的原始地震数据表示为数学形态学下的地震数据，去除数学形态学下的地震数据的噪音信号，获得时窗的数学形态学下的地震数据道集；计算每个滑动时窗的分段尺度系数；基于每个滑动时窗的分段尺度系数和数学形态学下的地震数据道集，获得重构后的地震数据。本发明利用数学形态学的优势，基于滑动时窗重构信号，达到多尺度信号重构的目的，摒弃固有去噪方法的固定系数和特定尺度，达到更好的去噪效果，充分保护有效信号，对于为地震监测中的噪音去除和有效信号保护有很好的效果
地震信号处理方法介质设备

[发明专利]一种基于形态学滤波和MMG的串联故障电弧检测方法-CN202010554111.2在审
发明人：徐通通;陈浩 -专利权人：山东卓文信息科技有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于形态学滤波和MMG的串联故障电弧检测方法，该方法通过1)数据采样：2)计算数据的过零点个数；3)根据过零点个数判断负载网络类型；4)对采样数据进行形态学滤波：对步骤1)的采样数据先进行腐蚀膨胀运算，再进行形态学开闭运算；5)MMG求解形态梯度值：利用多分辨率形态梯度运算对待分析电流信号波形中的突变特征进行提取，求解形态梯度值ρm；6)比较形态梯度值ρ形态学能够准确、快速的提取信号奇异点所呈现的故障特征，所以形态学可以不受故障点发生位置和线路不同负载的影响，准确判断出线路中是否有故障发生。
一种基于形态学滤波 mmg 串联故障电弧检测方法

[发明专利]高分辨率遥感影像快速分割方法-CN201610112981.8有效
发明人：王薇;范一大;刘庆杰;汤童;张秦川 -专利权人：民政部国家减灾中心;北京航空航天大学
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06T7/155 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，公开了一种高分辨率遥感影像快速分割方法，该方法包括：步骤S1、读取高分辨率遥感影像；步骤S2、计算所读取的高分辨率遥感影像的多波段形态学梯度，从而得到由所述多波段形态学梯度构成的多波段形态学梯度图像；步骤S3、对所述多波段形态学梯度图像进行形态学重建，以得到形态学重建后的梯度图像；步骤S4、对形态学重建后的梯度图像进行分水岭分割以得到分水岭分割后的图像；以及步骤S5、对分水岭分割后的图像进行区域合并本发明能够快速分割具有海量数据的遥感影像，并能够有效地减小过分割。
高分辨率遥感影像快速分割方法

[发明专利]一种融合MRI形态学多指标的方法-CN202110703504.X有效
发明人：杨思绮;钟朋;陈华富;廖伟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种融合MRI形态学多指标的方法，包括以下步骤：获取原始数据、计算形态学指标、计算被试形态相关矩阵、计算组平均形态相关矩阵、获得相似矩阵、映射梯度矩阵、获得个体第一梯度和矩阵映射大脑皮层；本发明先根据T1加权磁共振数据测量个体大脑皮层的形态学指标，将多种指标数据归一化后，在不同脑区间计算皮尔逊相关，得到个体的脑区形态学相关矩阵，而后利用扩散嵌入进行空间拓扑表征研究，得到一系列成分表示，将主要成分映射回大脑皮层进行空间显示，通过观察梯度的空间模式与大脑解剖位置的关系，可以更好地理解大脑皮层不同脑区间形态学相似性的关系，从而帮助理解大脑的进化和发育。
一种融合 mri 形态学指标方法

[发明专利]一种模板可配置N像素并行灰度形态学滤波电路和方法-CN201910975475.5有效
发明人：桑红石;李强;常诚;姜庆峰;高万苏维;刘羽丰;李玉涛 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T5/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种模板可配置N像素并行灰度形态学滤波IP模块和方法，属于图像处理技术领域。针对IP实现必须降低存储资源消耗这一要求，设计了用一维形态学滤波实现二维形态学滤波的方案以减少大模板滤波时二维窗口生成对存储资源的消耗，对于一维形态学滤波列运算时的数据解析方式提出要求，设计了列转置电路以达到每个周期像运算电路提供针对IP必须提高时钟工作频率以满足系统对系统的实时性这一问题，通过挖掘大模板形态学滤波过程中运算电路的可重用性，充分开发形态学滤波的并行性，提高了灰度形态学滤波IP的数据通过率。
一种模板配置像素并行灰度形态学滤波电路方法

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