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基于AI 機器學習的影像組學模型研究
2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值?；谟邢薜臉颖玖?，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。
東南大學
2021-04-10
多模態醫學影像智能協診系統TPAID
中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫學影像數據和多中心合作單位提供的多模醫學影像數據，采用人工智能技術和自主研制的深度學習算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數據進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應用中的有效性，為項目產業化實施奠定了方法基礎。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫學影像感知設備，設計針對性強的機器學習智能算法；國內同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數據進
武漢大學
2021-01-12
三維點云與光學影像融合裝備
考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。
相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。
圖1.三維點云與光學影像融合效果
北京理工大學
2022-12-12
醫學影像云診斷思維訓練與考核系統
該系統基于各級醫療系統的影像科研臨床應用基礎及各類院校影像教學大 綱而開發，貼合各級診療機構日常診療習慣和院校教學大綱需求，方便教師對各 類影像圖片的展示和教學，能更好的讓學生全面對各類影像進行閱片、報告書寫 練習，以及熟悉臨床應用及診療流程，有利于訓練學生的影像技能操作能力及就業。
山東新華醫療器械股份有限公司
2022-11-08
光直線傳播演示器（直線傳播的光）
460mm×190mm×200mm，圓片尺寸φ120mm。光路中的遮光片可上下、左右、前后移動，帶光源。在室內一般光照環境能使用。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
全息光鑷儀
成果創新點 研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀 粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。 核心解決問題： 全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料 的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、 貝塞爾光束?；跈C器視覺的光學測量系統用于對被全息 光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。 核心優勢： 將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光
中國科學技術大學
2021-04-14
全息光鑷儀
研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。
核心解決問題：
全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、貝塞爾光束。基于機器視覺的光學測量系統用于對被全息光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。
核心優勢：
將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光學測量系統集成在一起，在進行光學捕獲操縱粒子的同時，可以追蹤粒子，獲取粒子三維位移信息。
中國科學技術大學
2023-05-16
光伏優化器
組件級 MPPT，智能監控 PV 信息，高頻電氣隔離， 安全可靠，峰值效率大于 99.5%，優化器功率等級 300W。
揚州大學
2021-04-14
智能云光伏
“智能云光伏”是機器人技術、物聯網技術、大數據技術和云計算技術在太陽能光伏發電生產中的綜合運用，目標是將光伏電站的PR值提高15%以上，以提高光伏電站生產效率。
一、項目分類
顯著效益成果轉化
二、成果簡介
1、 研發背景
太陽能是綠色環保的可再生能源，太陽能光伏發電產業蓬勃發展，中國光伏裝機量已經達到了近70GWp，預計2020年，全球裝機量達到540GWp。傳統的人工光伏電站運維方式已經不能滿足產業的發展需要，為了提高電站的生產水平，降低運維成本，必須實施智能化、無人化的光伏電站維護技術。
2、 技術說明
“智能云光伏”是機器人技術、物聯網技術、大數據技術和云計算技術在太陽能光伏發電生產中的綜合運用，目標是將光伏電站的PR值提高15%以上，以提高光伏電站生產效率。
采用智能電站運維機器人完成對太陽電池組件表面的清潔和缺陷檢查，相比人工方式，可提高清潔水平，極大程度的減少水資源的使用，且降低30%左右的成本；
采用組件級別的電站運行數據的采集和分析系統，分析電站的運行性能瓶頸、預警潛在故障，提高電站的可靠性；
借助于智能云光伏技術，可極大的降低分布式光伏電站的運維成本。
3、 合作意向
太陽電池組件廠智能組件
大型光伏電站的運維與性能評估
分布式光伏電站的集中管理和低成本化
國家光伏扶貧工程
南開大學
2022-08-11
光伏水泵系統
成果簡介本系統可以將太陽能電池組件接收到的太陽輻照能量逆變成標準的正弦交流電來驅動三相異步電機帶動水泵實現揚水功能。 本系統具有最大功率點跟蹤功能以及完善的保護功能。 此外， 還可以實現日出而作日落而歇的無人值守功能。成熟程度和所需建設條件樣機基本完善， 初步具備了相關的功能， 后續需要一定的資金購買設備以便推出產品。技術指標基本符合國家標準。市場分析和應用前景本系統屬于新能源發電范疇， 從國家的中長期
安徽工業大學
2021-04-14