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面向全球腦科學(xué)研究的尖端挑戰(zhàn)和我國(guó)老齡化帶來(lái)對(duì)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(duì)應(yīng)的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國(guó)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(guó)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(guó)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

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 磁共振成像以其具有多模態(tài)成像、高分辨及無(wú)輻射傷害等優(yōu)點(diǎn)，在臨床醫(yī)學(xué)影像中具有無(wú)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(duì)磁共振成像需求的急劇增長(zhǎng)，診斷醫(yī)生的缺口越來(lái)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?cè)诖殴舱癯上穹椒ㄔO(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?jī)?yōu)勢(shì)，我們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)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?cè)谏疃葘W(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(duì)磁共振成像進(jìn)行無(wú)參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。

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(kù)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)。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來(lái)評(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽(yáng)介紹，針對(duì)臨床的現(xiàn)實(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測(cè)”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對(duì)這些需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測(cè)等多個(gè)技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對(duì)較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無(wú)法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團(tuán)隊(duì)采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時(shí)檢測(cè)大、中、小各個(gè)目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對(duì)應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來(lái)越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時(shí)檢測(cè)大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽(yáng)解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽(yáng)說(shuō)，人是復(fù)雜的機(jī)體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時(shí)，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，都來(lái)源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測(cè)試。

中試階段/n該項(xiàng)目主要針對(duì)開源CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和多中心合作單位提供的多模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，采用人工智能技術(shù)和自主研制的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動(dòng)分割，驗(yàn)證了所研制算法在該項(xiàng)目計(jì)算機(jī)輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項(xiàng)目產(chǎn)業(yè)化實(shí)施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進(jìn)性或獨(dú)特性：針對(duì)不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計(jì)針對(duì)性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法；國(guó)內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評(píng)估+驗(yàn)證”的科研方法對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)

產(chǎn)品詳細(xì)介紹適用于煤炭、電力、化工、冶金、水泥、地質(zhì)勘探和醫(yī)藥、科研等行業(yè)和部門進(jìn)行工業(yè)分析。煤質(zhì)化驗(yàn)時(shí)，能嚴(yán)格按照國(guó)標(biāo)GB212、GB5447、GB5449有關(guān)規(guī)定，自動(dòng)完成慢灰、快灰、羅加指數(shù)、粘結(jié)指數(shù)、揮發(fā)分等測(cè)定。

本發(fā)明兼顧地學(xué)空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和模式識(shí)別理論方法，基于統(tǒng)計(jì)方法提出分割前最優(yōu)尺度分割參數(shù)自動(dòng)選擇及分割后的尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)及尺度分割參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，提高了面向?qū)ο筮b感影像信息提取和分析的精度、效率和自動(dòng)化程度。

? 規(guī)格尺寸：600*400mm；材質(zhì)：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產(chǎn)品文字說(shuō)明及圖片，采用不低于絲網(wǎng)印刷技術(shù)UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護(hù)裝置。? ? 原理說(shuō)明：琴弦振蕩頻率較高，我們?nèi)说难劬床磺迩傧艺駝?dòng)的情形，但當(dāng)轉(zhuǎn)桶旋轉(zhuǎn)時(shí)，白色條文的閃動(dòng)可使人們對(duì)琴弦的振蕩情形有所了解。?

多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析，具有重大的應(yīng)用背景，是國(guó)家和社會(huì)當(dāng) 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項(xiàng)目擬基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，主要研究醫(yī)學(xué)影像的特征描述、設(shè)備無(wú)關(guān)性 的特征評(píng)價(jià)與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索、醫(yī)學(xué)影像信息挖掘、 參考庫(kù)建設(shè)與算法輔助研究平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開發(fā)等內(nèi)容。研究目標(biāo)為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析算法的設(shè)備無(wú) 關(guān)性問題的通用框架； （3）在醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫(kù)為海量等條件下，實(shí)現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索的精度，實(shí)現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識(shí)，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實(shí)現(xiàn)個(gè)人疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警； （5）完成首期參考庫(kù)建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺(tái)的開發(fā)，為項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容的 開展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項(xiàng)目獲得國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目資助，項(xiàng)目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 并發(fā)處理能力強(qiáng) 服務(wù)器具有CPU+GPU方式并發(fā)處理能力，可同時(shí)處理和分析多路網(wǎng)絡(luò)視頻信號(hào)。 功能強(qiáng)大，集人臉/表情/人體姿態(tài)/聲紋識(shí)別分析等功能于一體 ·對(duì)教師角色可進(jìn)行講授、板書、巡視、提問等教師行為分析，可分析教師教學(xué)情緒等應(yīng)用； ·對(duì)學(xué)生角色可進(jìn)行學(xué)生人臉考勤、學(xué)生情緒識(shí)別、學(xué)生行為（起立、聽講等）識(shí)別、學(xué)生 姿態(tài)識(shí)別等應(yīng)用； ·對(duì)課堂可進(jìn)行師生聲紋識(shí)別、知識(shí)點(diǎn)識(shí)別、內(nèi)容識(shí)別等應(yīng)用。 集成度高、可靠性高 嵌入式一體化設(shè)計(jì)，部署和維護(hù)簡(jiǎn)單，分析精準(zhǔn)化，設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定可靠。