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它能夠自動化地讀取心臟CT、MRI影像，重建人體心臟各組織的立體結(jié)構(gòu), 計算任意部位的體積以及心功能參數(shù)，將醫(yī)生從繁重的人工分析中解放出來，節(jié) 省計算時間，提高計算精度，輔助臨床醫(yī)生進行快速精確的診斷。本系統(tǒng)可以讀 取存儲在醫(yī)學影像數(shù)據(jù)管理平臺中的DIC0M格式及mha, nii等圖像，自動去除 隱私信息，三維重建，并返回關鍵性的診斷指標和三維打印模型。本系統(tǒng)主要服 務于心臟疾病輔助診斷，醫(yī)學教育和心臟知識健康教育，心臟醫(yī)療器械研發(fā)等。動態(tài)心臟影像重構(gòu)云計算系統(tǒng)的核心價值：醫(yī)生參考重構(gòu)模型進行手術設計、手術模擬、手術會診、術中對照等一系列 操作，突破現(xiàn)有影像工作站對于對超聲、CT斷面、MR斷面均存在視角盲區(qū)的局 限。解決了臨床心臟病診療中依靠醫(yī)生從二維平面推斷病員三維心臟結(jié)構(gòu)的難 題。2） 醫(yī)院無需增加額外設備，無需改變現(xiàn)有治療流程，通過云服務的方式無 縫融合到現(xiàn)有的診療流程。3） 基于300例中國人臨床影像經(jīng)過深度學習而構(gòu)建，重構(gòu)精度達到3mm。4）高性能的并行計算集群和專業(yè)的3D醫(yī)用打印機，1.5小時獲得計算結(jié)果，12 小時實現(xiàn)心臟模型直達。市場及經(jīng)濟效益分析：本項目市場規(guī)模巨大。按照《中國心血管病報告2017 （概要）》最新發(fā)布, 心血管病死亡占居民疾病死亡構(gòu)成40%以上，中國心血管病患病率及死亡率仍處 于上升階段。推算心血管病現(xiàn)患人數(shù)2. 9億，其中腦卒中1300萬，冠心病1100 萬，肺原性心臟病500萬，心力衰竭450萬，風濕性心臟病250萬，先天性心臟 病200萬，高血壓2. 7億。在各類心臟病診治中，獲取心臟的精細結(jié)構(gòu)是必不可 少的一個步驟。由于技術難度受限，本領域目前尚無主導型產(chǎn)品。本項目產(chǎn)生的直接效益：按照全國2232個三級醫(yī)院的10%來計算，每天10人次, 平均每例利潤20元等保守估計，每年產(chǎn)生持續(xù)穩(wěn)定的直接效益為1600萬元，尚 不計算本系統(tǒng)對于心臟診治療的深度服務。且本系統(tǒng)具有大數(shù)據(jù)和云計算平臺的 核心優(yōu)勢，運營成本低，無需醫(yī)院添加任何設備。

面向全球腦科學研究的尖端挑戰(zhàn)和我國老齡化帶來對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)挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數(shù)據(jù)技術，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務，也

XM-RX高級乳腺視診與觸診檢查模型 ? 一、功能特點： ■ XM-RX高級乳腺視診與觸診檢查模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型為成年女性軀干，體表標志明顯，包括：兩側(cè)的鎖骨、腋窩和乳房，便于操作定位。 ■ 用于乳房腫塊觸診訓練，在乳房內(nèi)安置了良性和惡性腫瘤腫塊，可依據(jù)觸診時腫塊的位置、大小、質(zhì)地、移動或固定等特點加以比較鑒別，明確診斷。 ? 二、顯示結(jié)構(gòu)： ■ 乳房癌位于乳房外上方象限，質(zhì)地硬，固定，表面不規(guī)則，約3cm大小。 ■ 乳房纖維腺瘤（良性）位于乳房內(nèi)上方象限，質(zhì)地硬，似橡皮感覺，可移動，約2cm大小。 ■ 頸部鎖骨上淋巴結(jié)腫大位于鎖骨上方，淋巴結(jié)腫大，約c1m大小，質(zhì)地堅硬。 ■ 乳房癌位于乳房外上方象限，質(zhì)地硬，固定，表面不規(guī)則，約3cm大小，表面皮膚凹陷。 ■ 腋淋巴結(jié)腫大，黃豆大小，質(zhì)地中等，可移動。 ■ 乳頭凹陷。 ■ 皮膚凹陷。 ■ 橘皮樣變。 ■ 乳頭破潰、出血。 ■ 腋淋巴結(jié)、腋淋巴結(jié)腫大，質(zhì)地硬，大小各一個，粘連固定。 ? 三、標準配置： ■ 乳腺癌視診與觸診檢查操作模型：1個 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

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2月19日，昆明移動依托云資源和數(shù)據(jù)鏈優(yōu)勢，協(xié)同昆明市第三人民醫(yī)院、云南大學共同創(chuàng)立、建設的“云南省新型冠狀病毒感染的肺炎CT診斷互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同會診平臺”（簡稱云南省傳染性疾病影像云平臺）在三方遠程連線下正式啟動。平臺將在有相關診斷經(jīng)驗的影像專家?guī)椭拢远喾絽f(xié)同工作的方式支持基層醫(yī)院，幫助基層醫(yī)院輸出高質(zhì)量的新冠肺炎診斷，同時通過互聯(lián)網(wǎng)方式實現(xiàn)遠程互動，方便醫(yī)生和患者，減少傳播感染機會、減少現(xiàn)場支援成本和隔離防護的物資消耗，集全省影像專家力量助力打好新冠疫情防控阻擊戰(zhàn)。結(jié)合為昆明醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院創(chuàng)建的“5G智慧診療平臺”的經(jīng)驗，昆明移動協(xié)同云南大學、昆明市第三人民醫(yī)院建立相應的云服務、醫(yī)學影像多方協(xié)同工作（會診）系統(tǒng)，通過CT診斷新型冠狀病毒肺炎的互聯(lián)化服務系列關鍵技術以及運行服務的保障模式，將復雜、昂貴的醫(yī)學影像處理系統(tǒng)互聯(lián)化、低成本化。基層醫(yī)院可以免費、免培訓、自助地將本地設備接入云服務平臺，隨后將逐步發(fā)展成為云南省傳染性疾病影像互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同診斷平臺。

本研究的技術成果如下：1 .建立了區(qū)域化檢查 互通互認胃腸盆底影像學檢查規(guī)范及質(zhì)控標準；建 立了消化道腫瘤、炎性腸病、結(jié)直腸肛門良性疾病 等影像學診斷標準；實現(xiàn)了遠程繼續(xù)教育，切實提 高廣東省基層醫(yī)院胃腸道疾病的影像診斷水平。 2 .實現(xiàn)了盆底影像學模型及直腸癌、盆底功能障礙 性疾病（PFDD）的三維數(shù)字模型的建立；完成了 直腸癌、盆底功能障礙性疾病（PFDD）的計算機 ? 軟件界面 模擬應用。3.實現(xiàn)了醫(yī)學影像云服務；實現(xiàn)了醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的安全的海量存儲，影像文件采用圖像壓縮技 術轉(zhuǎn)換；支持異構(gòu)系統(tǒng)整合，接入不同廠商的影像系統(tǒng)，實現(xiàn)了開放的移動終端支持。 安全、穩(wěn)定、便捷的區(qū)域化胃腸道疾病影像會診平臺目標清晰、明確，有非常現(xiàn)實的醫(yī)療需求，可運 行性強，可直接產(chǎn)生良好的社會效益，在此基礎上，可擴展至更為寬廣的醫(yī)學影像會診領域。

西安交通大學《新型冠狀病毒肺炎影像學診斷》全書共15.5萬字，從幾百個臨床病例中精心挑選了590幅圖，其中與新冠肺炎進行鑒別的疾病有29種之多，圖文并茂，生動詳細。 《新型冠狀病毒肺炎影像學診斷》一書在中華放射學會主任委員金征宇教授、候任主任委員劉士遠教授倡導下，在全國診療新冠肺炎影像專家組指導下重磅推出。另有近30多位來自武漢及其他地區(qū)戰(zhàn)“疫”一線的影像學專家參與。 依據(jù)2020年2月5日國家衛(wèi)健委頒布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，該書闡述了新型冠狀病毒的影像學基本征象、臨床分期分型與診斷要點，幫助一線醫(yī)務工作者提高對新冠肺炎的影像學識別、診斷和鑒別能力，避免誤診和漏診，具有專業(yè)的臨床指導意義。 該書的核心內(nèi)容緊緊圍繞新冠肺炎的影像學診斷，涵蓋了新型冠狀病毒的命名、影像學檢查與防護、影像學檢查方法、影像學基本征象、臨床分型與診斷、影像學分期、影像學轉(zhuǎn)歸和影像學鑒別診斷等，可以很好地使一線醫(yī)務工作者提高其新型冠狀肺炎的影像學識別、診斷和鑒別診斷能力，避免誤診和漏診。

本成果提供了一種可提供 720°VR 全景視頻影像拍攝的無人機機載觀察裝 置，并確保其拍攝、觀察畫面的穩(wěn)定性。本成果將無人機機載觀察更有效地運用 到實際系統(tǒng)中，如空中 720°VR 影像拍攝、三維立體建模、城市規(guī)劃、光伏設備 巡檢等，大幅提升拍攝畫面的視野范圍，提高所拍攝影像的畫質(zhì)及穩(wěn)定性。虛擬 現(xiàn)實(VR)全景成像技術目前廣泛應用于街景地圖制作、城市規(guī)劃、影視制作等 領域，但空中 VR 成像及觀察技術目前仍存在較大的技術缺陷，在實際應用中存 在不足。首先，空中拍攝時，由于無人機機體或旋翼遮擋，并不

XM-404心臟傳導系模型 ? XM-404心臟傳導系模型可拆分為5部件，顯示心臟的外形與其連接的大血管，左、右心房，左、右心室中的結(jié)構(gòu)，心臟的血管，心臟傳導系是在此基礎上顯示出來的，傳導系統(tǒng)包括竇房結(jié)、 結(jié)間束、房室結(jié)、房室束，左、右束支和浦肯野纖維等。 尺寸：放大3倍，20.5×16×23cm 材質(zhì)：PVC材料