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本發明提出了一種醫學影像計算機輔助分析方法，包括以下步驟：通過紅外光源和紅外熱成像儀對醫學影像進行一次掃描，對一次掃描圖像的體數據進行圖像分裂操作，得到一次圖像數據；通過可見光光源和感光元件對所述醫學影像進行二次掃描；對二次掃描圖像的體數據進行所述圖像分裂操作，得到二次圖像數據；將所述一次圖像數據和二次圖像數據綁定，與病理數據庫中已有的病理樣本相比對，比對過程具體為一次圖像數據互相比對，二次圖像數據互相比對。

等效負折射率平板透鏡又稱 DCT-plate，該技術通過光場重構原理，將發散的光線在空中重新匯聚，從而形成不需要介質承載的實像。根據場景需要，可設置不同的影像呈現角度，結合體感互動裝置實現人與實像的直接交互。該技術現處于世界領先地位！ 

1. 痛點問題 PDF電子工程圖作為一類重要的非結構化數據，承載了豐富的業務知識和信息。然而，因其復雜性和專業性，PDF工程圖難以被機器直接處理，目前主要還是靠人來讀取、理解、核對和應用，限制了工程建設領域行業的深層次智能發展。若機器能夠像人類一樣理解圖紙的內涵，就可以支撐豐富多彩的下游智慧應用。如規范智能審查、3D模型智能重建、面向應急逃生、無障礙等特定應用場景的信息智能提取等。這些基于圖紙的智慧應用，其核心挑戰就是對圖紙內容的有效識別和理解。 2. 解決方案 清華大學軟件學院BIMChecker Group，自主研發了“圖智”-PDF工程圖AI識別與審查重建系統，基于深度學習技術和工程領域業務知識應用的有效融合，解決了現實PDF工程圖紙信息高分辨率、高密度、相互遮擋等識別難題，實現了對建筑平面圖圖元和空間布局的智能識別和結構化表達。主要特點如下。 1） 適用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及倉庫、廠房等工業建筑； 2） 支持建筑設計說明、表格、建筑平面圖的一鍵式AI識別； 3） 支持Revit模型一鍵生成和面向《建筑設計防火規范》的一鍵審查； 4）支持對現有防火條文、其他國家規范、企業規范的修改和自定義，系統的審查算法可自動適配更新。 合作需求 尋找在AI審圖、室內矢量模型重建、圖紙特定信息智能提取及其它基于圖紙的智能應用場景方面有需求的合作方；開展系統的應用推廣、定制化圖紙內容識別服務等內容，為各類下游應用、平臺提供核心AI圖紙理解技術支撐。合作方需具備項目或資金支持。

本發明公開了一種遙感影像圓形油罐自動檢測方法，首先，對遙感影像進行 MHC 視覺顯著變換得 到視覺顯著圖，再經過數學形態學增強，得到增強視覺顯著圖，利用 hough 變換在增強視覺顯著圖上圓 檢測，得到疑似油罐區域；然后，對遙感影像進行 turbopixels 過分割，根據特征合并分割塊，根據似圓 特征，得到疑似油罐區域；最后，結合由 hough 檢測結果和似圓特征檢測結果，利用油罐圓心與半徑關 系和多特征進行 SVM 分類，過濾掉同心圓和非油

本發明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統，包括移動平臺、采集平臺和控制中心，所述移動 平臺包括框架，用于控制采集平臺豎直位置并擔負配重的電機總成，用于控制采集平臺距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺及移動平臺水平位置的軌道輪，控制箱，無線網 橋，以及用于采集平臺上下移動限制控制的軌道繩；所述采集平臺包括框架，固定在框架兩側用于沿著 安全殼壁采集照片的相機，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、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態環境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現。 五、聯系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號：20230055

拉普拉斯域光學乳腺影像系統（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態學進行診斷的傳統醫學成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對光的漫反射程度的不同，通過得到雙乳全局血管微循環特征參數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，探測深度可達6厘米以上，掃描過程安全快速，結果直接客觀，是一種經濟高效的診斷乳腺病變的無創方法。

本發明涉及水利工程無損檢測技術領域，旨在提供一種基于無線傳感器網絡的混凝土壩彈性波CT測試系統及方法。該系統包括人工振源模塊、振動信號采集模塊和無線傳感器模塊。振動信號采集模塊包括分別與計算機相連的無線傳感器傳輸組件、信號調理儀和信號采集儀；無線傳感器模塊由多個無線傳感器網絡節點組成，均包括：分別與控制單元相連的三分量加速度傳感器、GPS一機多天線定位組件和無線傳感器傳輸組件；人工振源模塊或振動信號采集模塊中設置GPS一機多天線定位組件。本發明測試安全性高，振源激發操作簡便；測點定位更加準確和智能化；避免了現場測試時的大量連線作業；能夠實現測試過程中的“一發多收”，可大大提高測試效率。

本項目屬于腫瘤靶向藥物的體外藥敏檢測，是基于化學靶向藥與 其靶蛋白在細胞死亡時也可結合的特性，設計并合成特異性發光基團與靶向藥連接，得到一系列候選探針，經細胞篩選、裸鼠荷瘤切片共 定位、人源病理樣本孵育驗證，篩選獲得靶向藥探針。將探針與患者 活檢樣本共孵育后，通過檢測其熒光分布及強度即可直接得知患者對 該靶向藥的敏感程度，從而給予患者更加精準的給藥建議。該技術檢 測耗時短、結果準確、方法便捷、易于推廣，能夠與基于大數據的基 因檢測技術形成很好的互補融合，幫助臨床醫生為患者制定出更加精 準的診療方案。 技術創新點： 該探針能夠實現將靶向藥與患者活檢樣本的結合情況進行原位 顯色并相對定量，其熒光的分布及強度直接提示患者對該靶向藥的敏 感程度，目前國內尚無其他技術能夠實現。該技術能夠彌補基因檢測 只能從基因水平間接預測藥物敏感度的不足，給出的結果更為準確和 個性化。目前我們已合成并檢測了包括 3 種肺癌靶向藥探針在內的 6 種探針，項目一期預計合成國內已上市的 6 種肺癌化學靶向藥的全部 探針。 市場應用前景： 近年來精準醫療行業的發展愈發蓬勃，2016 年其國內市場估值 已達百億。精準醫療大致分為精準診斷和精準治療兩大板塊，目前精 準診斷一般依靠間接法或直接法。間接法主要通過基因及表觀遺傳學 檢測和大數據分析，對同一亞型的患者給出相同的診療方案，其準確 性強烈依賴于基因檢測的準確性及大數據庫的完善程度。一代 Sanger 測序雖成本較低易于普及，但只能檢測單基因突變，且靈敏度較低、 檢測耗時長、工作量大，無法滿足龐大的測序需求；二代測序 NGS 具 有通量高、敏感度強、能夠獲得未知突變信息等優勢，但其儀器和試 劑要求極高價格昂貴，且能夠準確解讀數據的科研人員十分稀缺。同時，基因檢測不能檢出基因表達過程中旁路對于待測基因表達的影響， 將直接導致給藥建議有誤差。直接法主要是腫瘤藥敏技術，如 MTT 比色法、ATP 熒光檢測法等，需要依托原代腫瘤細胞培養技術，該技 術由于巨大的個體化差異，成功率很不穩定，使得該類技術普及困難。 基于以上情況，開發一種更加精準敏銳且操作便捷、易于推廣的腫瘤 精準給藥篩查技術，是十分有必要的。該技術能夠與現有的精準診斷 技術形成強有力的互補，能夠幫助臨床醫生更好地為患者制定治療方 案，為患者爭取更大的生存機會，為國內精準醫療行業的發展提供一 個全新的思路。 合作方式： 融資共同開發，優先與第三方檢測機構進行合作。 鑒于技術保密性，暫未申請專利。