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項目針對國內外脂溶性功能因子微膠囊化產品儲藏穩定性差、生物利用率低、 配料安全性問題等諸多品質不足，提出以構建乳化和成膜特性俱佳的食品大分子乳化體系為基礎，進行包載脂溶性功能因子的高生物利用率、高穩態化、可控型納米顆粒及固態粉末產品的綠色制備。產品結構多樣，填補了國內市場空白，縮小了我國食品配料產業與發達國家的差距。取得了一系列創新性成果。 針對脂溶性營養素微膠囊化產品載量低、生物利用率差等問題，利用天然蛋白質的分子柔順性和復雜大分子結構，采用增溶、乳化-溶劑揮發高效制備技術，提高營養素載量，同時收縮載體分子體積、減小粒徑，制備獲得高載量、安全、無油型包載營養素的蛋白質納米顆粒。該產品粒徑范圍在 60-100nm，β-胡蘿卜素載量較普通含油型載體提高了 100 倍，具有抗胃蛋白酶消化和完全的小腸吸收特性，β-胡蘿卜素生物利用率是未包埋時的 25 倍，抗氧化活性提高了 2-8 倍。針對蛋白質易在等電點 pH、高鹽、高溫等極端環境下因變性而失穩，采用Maillard 糖基化反應對其進行接枝，通過控制反應進程及糖基供體，獲得等電點不沉淀、乳化穩定性提高 5-7 倍，變性溫度提高 10℃以上的高穩定蛋白。以 其為載體制備的抗環境因子干擾型納米顆粒在pH2.0-10.0 范圍內粒徑均穩定在 100nm 以下，4 °C 下儲藏 6 個月，營養素保留率達 92%以上。 針對液態乳化產品在儲藏過程中的不穩定性，利用淀粉的結構可塑性，在確低黏度且兼具乳化和成膜雙重特性的辛烯基琥珀酸（OSA）酯化淀粉的改性機制的基礎上，提出同步改性-乳化-干燥技術，構建了脂溶性營養素的粉末化制品。通過分析 OSA 淀粉分子分散密度和取代度與功能因子儲藏穩定性及生物有效性之間的相關性，獲得了生物利用率提高 10 倍以上的乳化粉末產品。復水后乳液 保持納米級粒徑，室溫下儲藏半年保留率達 95%以上。 針對不易使用熱處理手段的熱敏性風味油脂，提出納米乳液包埋-多孔淀粉 吸附的兩步非熱固化技術。創新性的采用“熱液處理”原淀粉結合生物酶法打孔，制備得到吸油率為 135%的高吸附型多孔淀粉。強揮發性薄荷油納米乳液多孔淀粉吸附產品，在室溫敞口放置 40 天，保留率可達 98%以上，且產物在 160-200℃ 高溫條件下具有緩釋特性。

醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進大眾的視野。世界范圍內對其的廣泛討論預示著人工智能時代已經到來。隨著深度學習算法不斷發展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫療影像分析領域。近年來，關于內窺鏡影像在AI領域的發明成果如潮水般涌現。 在內鏡檢查中，操作醫師將抓取的圖像和視頻保存到內鏡報告系統中，再由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內窺鏡影像收集歸納系統中，尚未利用深度學習的方法來進行胃、腸的內窺鏡影像學習，進而構建一個較為全面的內窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫生的操作且不具有數據歸一化處理和轉換能力，無法根據數據適用范圍的不同對數據進行管理和提供智能的數據分析功能。 一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內窺鏡圖片；按官方標準，將胃部或者腸部內鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統對從醫院內窺鏡系統采集的圖像進行預分類，并將影像數據上傳至系統指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫生登錄系統進入當前功能菜單后，對圖片進行評圖，確認該圖片類別是否正確；系統主控界面，用于進行人機交互，并對圖像進行顯示；業務功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標記單元、我的任務單元、用戶信息單元；系統設置模塊，用于管理用戶與權限。本發明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定。 本系統產生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定； 三、數據庫管理模塊，具有數據歸一化處理和轉換能力，根據數據適用范圍的不同對數據進行管理，提供智能的數據分析功能； 四、集成第三方標記工具，標記過程簡單清晰，結果數據穩定可靠； 五、用戶權限設置合理，系統安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統安全穩定運行。

一種基于圖割能量優化的影像間最優拼接線尋找方法及系統，進行待拼接影像數據準備，獲得各待 拼接影像之間所有重疊區域及相應重疊度;對待拼接影像進行預處理，綜合考慮顏色、梯度以及紋理信 息確定圖割全局能量函數，圖割全局能量函數包括數據項和平滑項，平滑項能量權重設置，采用圖割能 量優化方法，對總能量進行優化，獲取最優拼接線。本發明所得拼接線盡量避免通過色差過大、紋理復 雜區域以及明顯地物的邊緣，從而最大程度上保證了拼接線的最優化，解決了多影像多度重疊區域拼接 線聯合優化的問題，適用性廣。

本發明公開了一種基于直方圖特征點配準的影像勻色與融合方法及系統，該方法根據影像亮度直方 圖特征提取直方圖極值點，并采用一維高斯平滑抑制亮度直方圖局部噪聲點;同時，使用匹配代價函數 對匹配矩陣消元的方式構建直方圖極值點間的匹配關系，并以匹配的直方圖極值點作為直方圖特征點。 利用直方圖特征點，采用影像重疊區的直方圖特征點對應亮度值修正影像亮度。本發明能對大視角、近 距離色差較大的影像進行色調差異處理，能自動消除多張影像重疊區域內以及非重疊區的色調差異，達 到影像局部區域色調均衡與拼接后街景的全景影像整體色調均衡的效果。

本發明公開了一種實現電子和離子速度影像同時測量的方法及裝置，所述方法包括以下步驟：S1、在離子速度影像儀排斥極電極板和提取極電極板分別施壓不同大小的負壓，用于加速電子至探測屏，生成電子的二維動量譜；S2、將排斥極電極板和提取極電極板上的電壓分別從負壓跳變到正壓，用于加速離子至探測屏，以生成離子的二維動量譜。本發明還提供了實現上述方法的裝置，裝置包括離子速度影像儀，與離子速度影像儀中排斥極電極板和提取極電極板分別連接的脈沖電源，用于對排斥極電極板和提取極電極板分別施加跳變電壓。實施本發明無需改變原有裝

項目成果/簡介:醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾

一種基于非監督特征學習的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括對輸入的原始高分辨率遙感圖像 進行劃分得到場景，從每個場景中隨機地提取若干個訓練圖像塊，將訓練圖像塊聚集起來做預處理操作; 計算所有訓練圖像塊的低維流形表示，聚類得到一組聚類中心;對每一幅場景密集采樣得到局部圖像塊， 對每個局部圖像塊做預處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進行編碼獲得場景的所有局部特 征;將所有場景的局部特征集合起來進行特征量化，統計每一幅場景的局部特征直方圖，得到場景的全 局特征表達;隨機挑選若干幅場景作為訓練樣本，由分類器得到每一幅場景的預測類別標號，完成原始 高分辨率遙感場景的標注任務。

本發明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區域。本發明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區，提高了遙感影像的利用率。