|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
生物影像技術
光學相干層析技術(OCT)是一種基于光學相干特性的在體、實時、高分辨率的三維斷層成像技術，以其非侵入性及高分辨率等特點，在視網膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現出巨大的潛力。近年來團隊以OCT成像方式為主，結合自適應光學、光致超聲、自發熒光等多種成像手段，研究具有國際先進水平的眼底多模態成像系統。新型的多模態成像方式可以同時反映視網膜的散射特性及光吸收特性，并同步獲取眼底的結構與功能圖像。該研究可以對由眼底視網膜病變所帶來的眼底組織結構及功能上的變化進行觀測和估計，實現相關疾病的早期準確診斷。
上海理工大學
2021-04-10
生物影像技術
光學相干層析技術(OCT)是一種基于光學相干特性的在體、實時、高分辨率 的三維斷層成像技術，以其非侵入性及高分辨率等特點，在視網膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現出巨大的潛力。近年來團隊以 OCT 成像方式為主，結合自適 應光學、光致超聲、自發熒光等多種成像手段，研究具有國際先進水平的眼底多 模態成像系統。新型的多模態成像方式可以同時反映視網膜的散射特性及光吸收 特性，并同步獲取眼底的結構與功能圖像。該研究可以對由眼底視網膜病變所帶 來的眼底組織結構及功能上的變化進行觀測和估計，實現相關疾病的早期準確
上海理工大學
2021-01-12
中醫醫案管理與智能分析系統
中醫理論和臨證經驗是通過傳承、實踐以及創新而形成的具有特色的知識體系，包含在中醫辨證施治過程之和醫案之中。中醫醫案蘊含著豐富的臨證經驗、診療技能、技巧和訣竅，醫案包含的結構與關系非常復雜很難用計算機來分析處理。在多年工作積累的基礎上，經過“十五”國家科技攻關計劃 “基于信息挖掘技術的名老中醫臨床診療經驗及傳承方法研究”課題的深化，我們提出了基于語義網絡的中醫知識獲取技術，并開發了中醫醫案管理與智能分析系統。系統以中醫理論知識為基礎，利用人工智能、中醫自然語言理解技術，提供多種方法與工具對臨床醫案進行多層次解析和挖掘，以獲取醫案中隱含的診療知識和臨證經驗。系統以中醫基礎理論為知識源，通過對中醫專家的醫案進行實例化，提取醫案中的診療規律和臨證經驗，醫案分析結果可以用語義網絡、表格以及可視化的形式展現出來。 系統包括領域知識建模、Ontology的形式化與存儲、信息資源語義描述與存儲、語義分析等多個組件。通過這些組件的有機結合，知識工程師可以利用領域本體中的詞匯來描述WORD文檔、文本文檔等多種形式的信息資源；用戶可以瀏覽領域知識樹查找相關醫案，查看領域本體中的概念描述，并通過語義查詢接口進行語義查詢。將相關技術集成開發完成了中醫智能信息處理系統，系統主要實現了以下功能：①醫案管理：對醫案進行存儲、檢索、刪除、修改。②文本預處理：對文本進行分詞、標注、抽取特征詞和特征詞的標準化。③知識管理：對本體知識庫進行標準化存儲、更新和檢索。④知識獲取：對醫案進行實例化映射，建立語義網絡，獲取中醫知識。⑤數據挖掘：對醫案進行常規的數據挖掘。⑥數據可視化：把知識模型以可視化的形式展現出來。本系統可用于國家中醫藥管理局、醫療機構等行業。
北京科技大學
2021-04-11
醫學影像處理
通過研究注意力機制、多尺度卷機和數據增強方法（隨
機掩蓋、真假數據融合等），解決醫學影像中個體差異大的
病灶或病例難以有效識別的難題，突破微小病灶或細胞等小
目標難以被識別的瓶頸。
浙江工業大學
2021-05-06
天津市級課程思政優秀案例-Python數據分析與應用 - 奧運獎牌數據分析
本思政案例值巴黎奧運會火熱舉辦之際，以奧運會數據為載體，引導學生運用Python的Pandas庫進行數據清洗、篩選與聚合分析，并通過Plotly工具實現數據可視化。案例巧妙融合數據分析技能培養與思政教育，通過剖析我國奧運獎牌數據變化，讓學生直觀感受國家體育事業的蓬勃發展，深切領悟體育強國戰略背后蘊含的國家意志與民族精神。同時，鼓勵學生從數據中探尋體育精神內核，內化于心、踐之于行，涵養積極人生態度與愛國情懷。此外，案例數據可視化呈現國際競技格局，助學生理解多元包容、拓寬國際化視野，增強民族自豪感與文化自信，實現知識傳授與價值引領的有機統一。
天津市大學軟件學院
2025-05-21
多模態醫學數據智能分析系統研發
1.痛點問題
在臨床醫學實踐過程中，會產生醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫學數據，這些數據能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現多模態臨床醫學數據的自動化和智能化分析，有利于推動國家健康醫療大數據產業的發展，助力“健康中國”戰略的實施。
我國不同地區醫療水平差異較大，醫療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫生工作負擔加重，患者等待檢查結果周期變長等諸多問題。在當前情況下，短期內無法通過培養更多的新醫生來緩解醫療資源供需緊張的問題。
為緩解上述問題，目前已有企業推出了基于人工智能的輔助診療產品，但這些產品大都針對單一模態的醫學數據，無法從整體的視角進行輔助診斷和決策，輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。
基于以上痛點問題和產業機遇，我們希望通過技術創新，研發出一套有效的多模態醫學數據智能分析系統，應用“多模態醫學數據+人工智能”的技術模式，緩解當前醫療資源供需緊張的社會問題。
2.解決方案
本項目旨在研發對多模態醫學數據進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數據類型包括：患者的醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態的醫學數據。針對醫學圖像數據，構建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對電子病歷數據，構建分詞、醫學實體識別和標準化算法；針對生命組學數據，研究基因突變致病性預測的深度學習算法。上述多模態醫學數據智能分析技術為基礎，研發多模態醫學數據智能分析的系列軟件產品，為醫院提供人工智能輔助診斷等應用產品。
3.合作需求
尋求與醫療機構、醫療設備耗材企業、遠程病理運營企業開展相應的合作。
清華大學
2022-10-09
版云——版面智能分析云服務平臺
本軟件主要功能是版面對象（文字、表格、公式、圖形等）的自動識別，包括版面分割、樣式識別、表格識別、公式識別、圖形解析、文字識別與元數據抽取等。可用于數字內容制作（如點讀書熱區檢測）、文件格式轉換（如PDF到EPub）、表單識別與金融文檔處理、數學公式識別與結構化拷貝、題庫構建與試題檢索、漫畫制作與檢索等。目前支持圖像、PS、PDF、Word、EPub、網頁等文件格式，支持圖書、論文、證券研究報告、試題、表單類數據等。
北京大學
2021-02-01
醫學影像人工智能輔助診斷關鍵技術—智能病灶分割及三維重建
技術分析(創新性、先進性、獨占性)
為了充分利用先進的人工智能的新技術，提高醫療影像輔助診斷的水平，使得智能醫療診斷技術提高臨床診斷的質量和效率，使其盡快走入家挺、社區，滿足人們的醫療健康的需要。研究臨床醫學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態的影像三維重建技術。首先，通過建立多層感知的神經網路，對醫學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關系，從而實現對醫學影像的三維重建，克服了現有的三維重建技術中度量關鍵問題，關鍵技術對于醫學影像的精準度量，具有現實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監督學習技術，實現少標簽情況下的分割技術，半監督學習技術可以有效解決醫學影像中標簽難以獲取的問題。技術的研究成果的特點是醫學影像跨模態輔助診斷技術，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經網絡過于復雜的關鍵問題，所研究技術適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫學度量方面的關鍵技術中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術的關鍵技術，可以用于臨床輔助診斷中，在關鍵技術探索中，實現對腔內脂肪特征的精細學習，該技術僅需要少量的影像標準數據，就可以實現皮下脂肪的準確分割，并證明了關鍵技術的有效性。
華東師范大學
2021-05-10
一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統
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。
武漢大學
2021-05-12
一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統
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
武漢大學
2021-01-12