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本發(fā)明提供一種加深X光影像背景的方法，包括以下步驟：提供一影像至一打印工作系統(tǒng)，所述影像包括載有特定影像信息的特定影像部分和不包括特定影像信息的背景部分；所述打印工作系統(tǒng)以第一色階曲線生成定義所述X光影像的一第一指令數(shù)據(jù)；所述打印工作系統(tǒng)以第二色階曲線生成定義所述X光影像的一第二指令數(shù)據(jù)，所述第二指令數(shù)據(jù)中過濾所述特定影像部分的信息；將所述第一指令數(shù)據(jù)和第二指令數(shù)據(jù)疊加后，驅(qū)動(dòng)一打印機(jī)打印所述X光影像。本發(fā)明還涉及一種X光影像打印系統(tǒng)和X光影像打印方法，加深X光影像的背景，并降低打印成本。

它能夠自動(dòng)化地讀取心臟CT、MRI影像，重建人體心臟各組織的立體結(jié)構(gòu), 計(jì)算任意部位的體積以及心功能參數(shù)，將醫(yī)生從繁重的人工分析中解放出來，節(jié) 省計(jì)算時(shí)間，提高計(jì)算精度，輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行快速精確的診斷。本系統(tǒng)可以讀 取存儲(chǔ)在醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理平臺(tái)中的DIC0M格式及mha, nii等圖像，自動(dòng)去除 隱私信息，三維重建，并返回關(guān)鍵性的診斷指標(biāo)和三維打印模型。本系統(tǒng)主要服 務(wù)于心臟疾病輔助診斷，醫(yī)學(xué)教育和心臟知識(shí)健康教育，心臟醫(yī)療器械研發(fā)等。動(dòng)態(tài)心臟影像重構(gòu)云計(jì)算系統(tǒng)的核心價(jià)值：醫(yī)生參考重構(gòu)模型進(jìn)行手術(shù)設(shè)計(jì)、手術(shù)模擬、手術(shù)會(huì)診、術(shù)中對照等一系列 操作，突破現(xiàn)有影像工作站對于對超聲、CT斷面、MR斷面均存在視角盲區(qū)的局 限。解決了臨床心臟病診療中依靠醫(yī)生從二維平面推斷病員三維心臟結(jié)構(gòu)的難 題。2） 醫(yī)院無需增加額外設(shè)備，無需改變現(xiàn)有治療流程，通過云服務(wù)的方式無 縫融合到現(xiàn)有的診療流程。3） 基于300例中國人臨床影像經(jīng)過深度學(xué)習(xí)而構(gòu)建，重構(gòu)精度達(dá)到3mm。4）高性能的并行計(jì)算集群和專業(yè)的3D醫(yī)用打印機(jī)，1.5小時(shí)獲得計(jì)算結(jié)果，12 小時(shí)實(shí)現(xiàn)心臟模型直達(dá)。市場及經(jīng)濟(jì)效益分析：本項(xiàng)目市場規(guī)模巨大。按照《中國心血管病報(bào)告2017 （概要）》最新發(fā)布, 心血管病死亡占居民疾病死亡構(gòu)成40%以上，中國心血管病患病率及死亡率仍處 于上升階段。推算心血管病現(xiàn)患人數(shù)2. 9億，其中腦卒中1300萬，冠心病1100 萬，肺原性心臟病500萬，心力衰竭450萬，風(fēng)濕性心臟病250萬，先天性心臟 病200萬，高血壓2. 7億。在各類心臟病診治中，獲取心臟的精細(xì)結(jié)構(gòu)是必不可 少的一個(gè)步驟。由于技術(shù)難度受限，本領(lǐng)域目前尚無主導(dǎo)型產(chǎn)品。本項(xiàng)目產(chǎn)生的直接效益：按照全國2232個(gè)三級醫(yī)院的10%來計(jì)算，每天10人次, 平均每例利潤20元等保守估計(jì)，每年產(chǎn)生持續(xù)穩(wěn)定的直接效益為1600萬元，尚 不計(jì)算本系統(tǒng)對于心臟診治療的深度服務(wù)。且本系統(tǒng)具有大數(shù)據(jù)和云計(jì)算平臺(tái)的 核心優(yōu)勢，運(yùn)營成本低，無需醫(yī)院添加任何設(shè)備。

面向全球腦科學(xué)研究的尖端挑戰(zhàn)和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構(gòu)建基于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的腦影像組學(xué)模型，編碼與疾病對應(yīng)的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領(lǐng)先的FSL（牛津大學(xué)）和FreeSurfer（哈佛大學(xué)）。該平臺(tái)已在國內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數(shù)據(jù)技術(shù)，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務(wù)，也

陳溫福院士團(tuán)隊(duì)孟軍教授課題組在生物炭-微生物協(xié)同治理抗生素污染方面取得新進(jìn)展

2月19日，昆明移動(dòng)依托云資源和數(shù)據(jù)鏈優(yōu)勢，協(xié)同昆明市第三人民醫(yī)院、云南大學(xué)共同創(chuàng)立、建設(shè)的“云南省新型冠狀病毒感染的肺炎CT診斷互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同會(huì)診平臺(tái)”（簡稱云南省傳染性疾病影像云平臺(tái)）在三方遠(yuǎn)程連線下正式啟動(dòng)。平臺(tái)將在有相關(guān)診斷經(jīng)驗(yàn)的影像專家?guī)椭拢远喾絽f(xié)同工作的方式支持基層醫(yī)院，幫助基層醫(yī)院輸出高質(zhì)量的新冠肺炎診斷，同時(shí)通過互聯(lián)網(wǎng)方式實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程互動(dòng)，方便醫(yī)生和患者，減少傳播感染機(jī)會(huì)、減少現(xiàn)場支援成本和隔離防護(hù)的物資消耗，集全省影像專家力量助力打好新冠疫情防控阻擊戰(zhàn)。結(jié)合為昆明醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院創(chuàng)建的“5G智慧診療平臺(tái)”的經(jīng)驗(yàn)，昆明移動(dòng)協(xié)同云南大學(xué)、昆明市第三人民醫(yī)院建立相應(yīng)的云服務(wù)、醫(yī)學(xué)影像多方協(xié)同工作（會(huì)診）系統(tǒng)，通過CT診斷新型冠狀病毒肺炎的互聯(lián)化服務(wù)系列關(guān)鍵技術(shù)以及運(yùn)行服務(wù)的保障模式，將復(fù)雜、昂貴的醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)互聯(lián)化、低成本化。基層醫(yī)院可以免費(fèi)、免培訓(xùn)、自助地將本地設(shè)備接入云服務(wù)平臺(tái)，隨后將逐步發(fā)展成為云南省傳染性疾病影像互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同診斷平臺(tái)。

本研究的技術(shù)成果如下：1 .建立了區(qū)域化檢查 互通互認(rèn)胃腸盆底影像學(xué)檢查規(guī)范及質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)；建 立了消化道腫瘤、炎性腸病、結(jié)直腸肛門良性疾病 等影像學(xué)診斷標(biāo)準(zhǔn)；實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程繼續(xù)教育，切實(shí)提 高廣東省基層醫(yī)院胃腸道疾病的影像診斷水平。 2 .實(shí)現(xiàn)了盆底影像學(xué)模型及直腸癌、盆底功能障礙 性疾病（PFDD）的三維數(shù)字模型的建立；完成了 直腸癌、盆底功能障礙性疾病（PFDD）的計(jì)算機(jī) ? 軟件界面 模擬應(yīng)用。3.實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像云服務(wù)；實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的安全的海量存儲(chǔ)，影像文件采用圖像壓縮技 術(shù)轉(zhuǎn)換；支持異構(gòu)系統(tǒng)整合，接入不同廠商的影像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了開放的移動(dòng)終端支持。 安全、穩(wěn)定、便捷的區(qū)域化胃腸道疾病影像會(huì)診平臺(tái)目標(biāo)清晰、明確，有非常現(xiàn)實(shí)的醫(yī)療需求，可運(yùn) 行性強(qiáng)，可直接產(chǎn)生良好的社會(huì)效益，在此基礎(chǔ)上，可擴(kuò)展至更為寬廣的醫(yī)學(xué)影像會(huì)診領(lǐng)域。

西安交通大學(xué)《新型冠狀病毒肺炎影像學(xué)診斷》全書共15.5萬字，從幾百個(gè)臨床病例中精心挑選了590幅圖，其中與新冠肺炎進(jìn)行鑒別的疾病有29種之多，圖文并茂，生動(dòng)詳細(xì)。 《新型冠狀病毒肺炎影像學(xué)診斷》一書在中華放射學(xué)會(huì)主任委員金征宇教授、候任主任委員劉士遠(yuǎn)教授倡導(dǎo)下，在全國診療新冠肺炎影像專家組指導(dǎo)下重磅推出。另有近30多位來自武漢及其他地區(qū)戰(zhàn)“疫”一線的影像學(xué)專家參與。 依據(jù)2020年2月5日國家衛(wèi)健委頒布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，該書闡述了新型冠狀病毒的影像學(xué)基本征象、臨床分期分型與診斷要點(diǎn)，幫助一線醫(yī)務(wù)工作者提高對新冠肺炎的影像學(xué)識(shí)別、診斷和鑒別能力，避免誤診和漏診，具有專業(yè)的臨床指導(dǎo)意義。 該書的核心內(nèi)容緊緊圍繞新冠肺炎的影像學(xué)診斷，涵蓋了新型冠狀病毒的命名、影像學(xué)檢查與防護(hù)、影像學(xué)檢查方法、影像學(xué)基本征象、臨床分型與診斷、影像學(xué)分期、影像學(xué)轉(zhuǎn)歸和影像學(xué)鑒別診斷等，可以很好地使一線醫(yī)務(wù)工作者提高其新型冠狀肺炎的影像學(xué)識(shí)別、診斷和鑒別診斷能力，避免誤診和漏診。

本成果提供了一種可提供 720°VR 全景視頻影像拍攝的無人機(jī)機(jī)載觀察裝 置，并確保其拍攝、觀察畫面的穩(wěn)定性。本成果將無人機(jī)機(jī)載觀察更有效地運(yùn)用 到實(shí)際系統(tǒng)中，如空中 720°VR 影像拍攝、三維立體建模、城市規(guī)劃、光伏設(shè)備 巡檢等，大幅提升拍攝畫面的視野范圍，提高所拍攝影像的畫質(zhì)及穩(wěn)定性。虛擬 現(xiàn)實(shí)(VR)全景成像技術(shù)目前廣泛應(yīng)用于街景地圖制作、城市規(guī)劃、影視制作等 領(lǐng)域，但空中 VR 成像及觀察技術(shù)目前仍存在較大的技術(shù)缺陷，在實(shí)際應(yīng)用中存 在不足。首先，空中拍攝時(shí)，由于無人機(jī)機(jī)體或旋翼遮擋，并不

一、項(xiàng)目簡介 磁共振成像以其具有多模態(tài)成像、高分辨及無輻射傷害等優(yōu)點(diǎn)，在臨床醫(yī)學(xué)影像中具有無可替代的地位。然而較慢的成像速度及易受各種偽影干擾是其主要缺點(diǎn)。另一方面，隨著臨床上對磁共振成像需求的急劇增長，診斷醫(yī)生的缺口越來越大，并嚴(yán)重影響病人得到及時(shí)、準(zhǔn)確的診斷。因此，在磁共振成像中引入以深度學(xué)習(xí)為代表的智能技術(shù)，一方面用于加速成像采集速度及提高成像質(zhì)量，另一方面用于進(jìn)行智能診斷，解決臨床醫(yī)生人力不足、誤診率較高的問題。 二、前期研究基礎(chǔ) 基于我們在磁共振成像方法設(shè)計(jì)、超分辨率重建及臨床應(yīng)用等方面的跨學(xué)科研究優(yōu)勢，我們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對磁共振成像的各個(gè)方面進(jìn)行整合優(yōu)化設(shè)計(jì)，并取得許多重要的初步成果，具有良好的前期工作基礎(chǔ)。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 我們在深度學(xué)習(xí)與超快速磁共振成像方面的結(jié)合進(jìn)行了深度研究，并取得許多重要成像。我們研究了基于深度學(xué)習(xí)的超快速多參數(shù)磁共振成像重建，并取得良好的效果，如圖1所示。我們還研究了利用深度學(xué)習(xí)對磁共振成像進(jìn)行無參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。

本發(fā)明公開了一種基于全景影像的街景面片優(yōu)化方法，包括以下步驟：步驟 1：獲取車載 LiDAR 點(diǎn) 云數(shù)據(jù)和全景影像，并將全景影像與車載 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)；步驟 2：將車載 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù) 分割為多個(gè)面片，獲得面片與全景影像站點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，將面片投影到全景影像上，得到面片對應(yīng)的透 視平面影像；步驟 3：對透視平面影像進(jìn)行分析，刪除樹木點(diǎn)，并進(jìn)行面片拉伸。本發(fā)明基于全景影像 優(yōu)化街景面片，在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的結(jié)果上進(jìn)一步提高面片的精度和準(zhǔn)