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XM-654B錐體系、錐體外系 ? XM-654B錐體系、錐體外系顯示錐體系、錐體外系傳導(dǎo)。 尺寸：放大，30×30×57cm 材質(zhì)：塑料

XM-654B錐體系、錐體外系 ? XM-654B錐體系、錐體外系顯示錐體系、錐體外系傳導(dǎo)。 尺寸：放大，30×30×57cm 材質(zhì)：塑料

本發(fā)明公開了一種具有立體視覺顯示的醫(yī)學(xué)影像工作站，所述 醫(yī)學(xué)影像工作站包括計(jì)算機(jī)主機(jī)、3D 顯示屏、輸入設(shè)備和軟件系統(tǒng)； 軟件系統(tǒng)包括一般醫(yī)學(xué)影像工作站所具備的軟件功能模塊，以及立體 視覺顯示模塊、3D 交互模塊、2D 顯示與立體視覺顯示聯(lián)動(dòng)模塊；立 體視覺顯示模塊用于實(shí)現(xiàn)含景深信息的立體視覺顯示；3D 交互模塊用 于從輸入設(shè)備接收用戶輸入的含景深信息的操作指令，并在 3D 顯示屏 上實(shí)時(shí)、同步顯示出操作結(jié)果；2D 顯示與立體視覺顯示聯(lián)動(dòng)模塊用于 實(shí)現(xiàn) 2D 顯示屏和 3D 顯示屏聯(lián)動(dòng)，或 2D 顯示和立體視覺顯示之間切 換。本發(fā)明可以彌補(bǔ)現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像工作站在立體視覺顯示、3D 交互、 2D 顯示與立體視覺顯示聯(lián)動(dòng)方面的不足，從而提高醫(yī)生的觀測(cè)效果和 工作效率。

一種基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據(jù)災(zāi)后的 SAR 影像的范圍，獲取對(duì)應(yīng)區(qū) 域的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)投影到 SAR 影像的坐標(biāo)系之后，將矢量數(shù)據(jù)配準(zhǔn)到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測(cè)算子進(jìn)行線檢測(cè)，將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)疑似道路損毀區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測(cè)，檢測(cè)率高;提出 的線檢測(cè)與形狀水平集相結(jié)合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

本發(fā)明提出了一種醫(yī)學(xué)影像計(jì)算機(jī)輔助分析方法，包括以下步驟：通過紅外光源和紅外熱成像儀對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行一次掃描，對(duì)一次掃描圖像的體數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分裂操作，得到一次圖像數(shù)據(jù)；通過可見光光源和感光元件對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行二次掃描；對(duì)二次掃描圖像的體數(shù)據(jù)進(jìn)行所述圖像分裂操作，得到二次圖像數(shù)據(jù)；將所述一次圖像數(shù)據(jù)和二次圖像數(shù)據(jù)綁定，與病理數(shù)據(jù)庫中已有的病理樣本相比對(duì)，比對(duì)過程具體為一次圖像數(shù)據(jù)互相比對(duì)，二次圖像數(shù)據(jù)互相比對(duì)。

等效負(fù)折射率平板透鏡又稱 DCT-plate，該技術(shù)通過光場(chǎng)重構(gòu)原理，將發(fā)散的光線在空中重新匯聚，從而形成不需要介質(zhì)承載的實(shí)像。根據(jù)場(chǎng)景需要，可設(shè)置不同的影像呈現(xiàn)角度，結(jié)合體感互動(dòng)裝置實(shí)現(xiàn)人與實(shí)像的直接交互。該技術(shù)現(xiàn)處于世界領(lǐng)先地位！ 

本發(fā)明公開了一種遙感影像圓形油罐自動(dòng)檢測(cè)方法，首先，對(duì)遙感影像進(jìn)行 MHC 視覺顯著變換得 到視覺顯著圖，再經(jīng)過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)視覺顯著圖，利用 hough 變換在增強(qiáng)視覺顯著圖上圓 檢測(cè)，得到疑似油罐區(qū)域；然后，對(duì)遙感影像進(jìn)行 turbopixels 過分割，根據(jù)特征合并分割塊，根據(jù)似圓 特征，得到疑似油罐區(qū)域；最后，結(jié)合由 hough 檢測(cè)結(jié)果和似圓特征檢測(cè)結(jié)果，利用油罐圓心與半徑關(guān) 系和多特征進(jìn)行 SVM 分類，過濾掉同心圓和非油

本發(fā)明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統(tǒng)，包括移動(dòng)平臺(tái)、采集平臺(tái)和控制中心，所述移動(dòng) 平臺(tái)包括框架，用于控制采集平臺(tái)豎直位置并擔(dān)負(fù)配重的電機(jī)總成，用于控制采集平臺(tái)距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺(tái)及移動(dòng)平臺(tái)水平位置的軌道輪，控制箱，無線網(wǎng) 橋，以及用于采集平臺(tái)上下移動(dòng)限制控制的軌道繩；所述采集平臺(tái)包括框架，固定在框架兩側(cè)用于沿著 安全殼壁采集照片的相機(jī)，固定在框架中間位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明燈，以及

一、所屬領(lǐng)域 人工智能，精密自動(dòng)化，生物分析與檢測(cè)，環(huán)境微生物檢測(cè)，工業(yè)微生物檢測(cè)，細(xì)胞組織分析檢測(cè)。 二、項(xiàng)目介紹 1. 痛點(diǎn)問題 微生物的識(shí)別、計(jì)數(shù)和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式勞動(dòng)強(qiáng)度比較大，且檢測(cè)主觀性強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，計(jì)數(shù)和檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確；在對(duì)環(huán)境的微生物監(jiān)測(cè)中，人工方法只能做到抽樣檢測(cè)，無法做到持續(xù)性檢測(cè)。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識(shí)別技術(shù)的微生物檢測(cè)設(shè)備，其結(jié)果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設(shè)備目前采用的光學(xué)顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進(jìn)行計(jì)數(shù)，如果要完成相關(guān)定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細(xì)胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對(duì)應(yīng)的有效視場(chǎng)只有200微米*200微米，對(duì)計(jì)數(shù)和活性統(tǒng)計(jì)分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國內(nèi)外設(shè)備均沒有解決好這個(gè)問題，對(duì)微生物進(jìn)行定性分析的準(zhǔn)確率低，無法滿足市場(chǎng)需求。 2. 解決方案 本項(xiàng)目針對(duì)微生物和細(xì)胞活體檢測(cè)中缺乏有效參照物的技術(shù)難點(diǎn)，根據(jù)顯微掃描設(shè)備的結(jié)構(gòu)，將全景化視域重構(gòu)技術(shù)和微米級(jí)電機(jī)結(jié)合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動(dòng)對(duì)焦難題和微生物溶液動(dòng)態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎(chǔ)上，獲得的有效視場(chǎng)增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動(dòng)化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結(jié)合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別的優(yōu)勢(shì)，小樣本高精度動(dòng)態(tài)完成微生物的類型識(shí)別，計(jì)數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析 與國內(nèi)外的主流檢測(cè)設(shè)備對(duì)比，本項(xiàng)目技術(shù)優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在： 1）獨(dú)創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構(gòu)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領(lǐng)域小樣本智能識(shí)別和智能檢測(cè)的難題； 3） 檢測(cè)目標(biāo)、檢測(cè)內(nèi)容、檢測(cè)流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設(shè)備功能通用性； 4）計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率超過人工計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率超過國內(nèi)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀器一個(gè)數(shù)量級(jí)； 5）第一臺(tái)按照國家微生物計(jì)數(shù)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)研制的微生物計(jì)數(shù)儀。 本項(xiàng)目的第一代產(chǎn)品樣機(jī)與國內(nèi)外同類產(chǎn)品對(duì)比，主要性能優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)如下： 在食品行業(yè)，本項(xiàng)目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關(guān)酵母菌種，針對(duì)生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實(shí)拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計(jì)數(shù)和出芽率算法識(shí)別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設(shè)定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構(gòu)技術(shù)，構(gòu)建第一代檢測(cè)儀器，首先進(jìn)入門檻最低的食品微生物檢測(cè)市場(chǎng)，對(duì)啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測(cè)計(jì)數(shù)技術(shù)和設(shè)備； 2） 利用已有技術(shù)積累，進(jìn)入環(huán)境微生物檢測(cè)和高校實(shí)驗(yàn)室市場(chǎng)； 3）最后以食品和環(huán)境檢測(cè)市場(chǎng)為根據(jù)地，進(jìn)入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測(cè)市場(chǎng)，提供微生物檢測(cè)和組織檢測(cè)的相關(guān)設(shè)備。 5. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況 已申請(qǐng)3項(xiàng)專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測(cè)領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測(cè)試環(huán)境。 四、團(tuán)隊(duì)介紹 科研團(tuán)隊(duì)： 1）周悅芝 博士 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系研究員，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，在邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學(xué)影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請(qǐng)或獲得多項(xiàng)國家發(fā)明專利。 2）黃權(quán)偉 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)圖像分割及細(xì)胞識(shí)別等相關(guān)算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法加速研究和實(shí)現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號(hào)：20230055

拉普拉斯域光學(xué)乳腺影像系統(tǒng)（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態(tài)學(xué)進(jìn)行診斷的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對(duì)光的漫反射程度的不同，通過得到雙乳全局血管微循環(huán)特征參數(shù)的定量分布來診斷組織病理屬性（正常/良性/惡性）以及分布范圍，探測(cè)深度可達(dá)6厘米以上，掃描過程安全快速，結(jié)果直接客觀，是一種經(jīng)濟(jì)高效的診斷乳腺病變的無創(chuàng)方法。