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高等教育領域數字化綜合服務平臺
雙極探火管 間接式 感溫自啟動 滅火裝置
探火管式滅火裝置是一套簡單、低成本而且可靠度高的獨立式自動滅火系統，隨著行業場所的廣泛應用，誤啟動情況偶有發生，造成一定的麻煩，為避免此類情況，青島中陽消防科技股份有限公司經過大力攻關，創新研發了雙極探火管式滅火裝置，極大地降低滅火裝置誤動作的比例。
優勢特點：雙路探測，動作可靠，結構簡單，安全方便。一級預警，二級確認后啟動，減少誤動作。雙探火管釋放，滅火劑噴發速度更快，效率更高。
應用范圍：探火管式滅火裝置解決了電器設備、控制箱、配電柜等易發生火災的狹小空間的防火問題（詳見《建筑設計防火規范》GB50016）。目前，該裝置廣泛應用于電力、通訊、石化、鐵路、金融等行業。TH-J-E-42/150/170-SF間接式裝置構成及原理雙極探火管式滅火裝置由容器、容器閥以及雙極探火管、壓力表等組成、探火管通過容器閥連接到容器上，一路探測到火源時發出預警信號，另一路再次探測到火災信號并爆破壓力下降，啟動容器閥，通過釋放管將滅火劑通過噴頭釋放，撲滅火災。釋放方式：間接式型號規格：TH-J-E-42/150/170-SF滅火劑充裝量：42kg（0-5%）20℃貯存壓力：5.7MPa最大工作壓力：12.4MPa單位體積所需滅火劑最小量：1.14kg/m3（A類）0.69kg/m3（B類）探火管最大長度：2×25m釋放管最大長度：12m工作溫度范圍：0~50℃
青島中陽消防科技股份有限公司
2021-09-10
動態心臟影像重構云計算系統
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構, 計算任意部位的體積以及心功能參數，將醫生從繁重的人工分析中解放出來，節 省計算時間，提高計算精度，輔助臨床醫生進行快速精確的診斷。本系統可以讀 取存儲在醫學影像數據管理平臺中的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。本系統主要服 務于心臟疾病輔助診斷，醫學教育和心臟知識健康教育，心臟醫療器械研發等。動態心臟影像重構云計算系統的核心價值：醫生參考重構模型進行手術設計、手術模擬、手術會診、術中對照等一系列 操作，突破現有影像工作站對于對超聲、CT斷面、MR斷面均存在視角盲區的局 限。解決了臨床心臟病診療中依靠醫生從二維平面推斷病員三維心臟結構的難 題。2） 醫院無需增加額外設備，無需改變現有治療流程，通過云服務的方式無 縫融合到現有的診療流程。3） 基于300例中國人臨床影像經過深度學習而構建，重構精度達到3mm。4）高性能的并行計算集群和專業的3D醫用打印機，1.5小時獲得計算結果，12 小時實現心臟模型直達。市場及經濟效益分析：本項目市場規模巨大。按照《中國心血管病報告2017 （概要）》最新發布, 心血管病死亡占居民疾病死亡構成40%以上，中國心血管病患病率及死亡率仍處 于上升階段。推算心血管病現患人數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，獲取心臟的精細結構是必不可 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品。本項目產生的直接效益：按照全國2232個三級醫院的10%來計算，每天10人次, 平均每例利潤20元等保守估計，每年產生持續穩定的直接效益為1600萬元，尚 不計算本系統對于心臟診治療的深度服務。且本系統具有大數據和云計算平臺的 核心優勢，運營成本低，無需醫院添加任何設備。
重慶大學
2021-04-11
腦影像智能分析及其臨床應用
面向全球腦科學研究的尖端挑戰和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數據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）。該平臺已在國內神經科排名前十的三甲醫院（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據技術，為其500余家聯盟醫院（含深圳市）提供智能化分析服務，也
哈爾濱工業大學
2021-04-14
一種采用海水壓力能驅動的靜力觸探器
本發明屬于觸探器相關技術領域，其公開了采用海水壓力能驅動的靜力觸探器，所述靜力觸探器包括變量馬達、耐壓腔體、主動輪、從動輪及觸探桿，所述變量馬達與所述耐壓腔體通過管道相連通；所述主動輪連接于所述變量馬達的輸出軸，所述從動輪與所述主動輪相對設置，其中心軸與所述主動輪的中心軸相互平行；所述觸探桿的一端位于所述主動輪及所述從動輪之間，其與所述主動輪及所述從動輪均相抵持；所述管道內流動的海水帶動所述變量馬達轉動，所述變量馬達帶動所述主動輪轉動，由此所述主動輪與所述從動輪相配合來帶動所述觸探桿上下移動。上述靜
華中科技大學
2021-04-14
云南省新冠肺炎影像云平臺
2月19日，昆明移動依托云資源和數據鏈優勢，協同昆明市第三人民醫院、云南大學共同創立、建設的“云南省新型冠狀病毒感染的肺炎CT診斷互聯網協同會診平臺”（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驗的影像專家幫助下，以多方協同工作的方式支持基層醫院，幫助基層醫院輸出高質量的新冠肺炎診斷，同時通過互聯網方式實現遠程互動，方便醫生和患者，減少傳播感染機會、減少現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。結合為昆明醫科大學第一附屬醫院創建的“5G智慧診療平臺”的經驗，昆明移動協同云南大學、昆明市第三人民醫院建立相應的云服務、醫學影像多方協同工作（會診）系統，通過CT診斷新型冠狀病毒肺炎的互聯化服務系列關鍵技術以及運行服務的保障模式，將復雜、昂貴的醫學影像處理系統互聯化、低成本化。基層醫院可以免費、免培訓、自助地將本地設備接入云服務平臺，隨后將逐步發展成為云南省傳染性疾病影像互聯網協同診斷平臺。
云南大學
2021-04-10
胃腸肛門盆底疾病影像云平臺
本研究的技術成果如下：1 .建立了區域化檢查 互通互認胃腸盆底影像學檢查規范及質控標準；建 立了消化道腫瘤、炎性腸病、結直腸肛門良性疾病 等影像學診斷標準；實現了遠程繼續教育，切實提 高廣東省基層醫院胃腸道疾病的影像診斷水平。 2 .實現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.實現了醫學影像云服務；實現了醫療影像數據的安全的海量存儲，影像文件采用圖像壓縮技 術轉換；支持異構系統整合，接入不同廠商的影像系統，實現了開放的移動終端支持。 安全、穩定、便捷的區域化胃腸道疾病影像會診平臺目標清晰、明確，有非常現實的醫療需求，可運 行性強，可直接產生良好的社會效益，在此基礎上，可擴展至更為寬廣的醫學影像會診領域。
中山大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎影像學診斷
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戰“疫”一線的影像學專家參與。 依據2020年2月5日國家衛健委頒布的《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，具有專業的臨床指導意義。 該書的核心內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、影像學轉歸和影像學鑒別診斷等，可以很好地使一線醫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。
西安交通大學
2021-04-11
無人機 720°VR 全景影像系統
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、觀察畫面的穩定性。本成果將無人機機載觀察更有效地運用 到實際系統中，如空中 720°VR 影像拍攝、三維立體建模、城市規劃、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及穩定性。虛擬 現實(VR)全景成像技術目前廣泛應用于街景地圖制作、城市規劃、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
上海理工大學
2021-01-12
李天來院士團隊許濤課題組在Science子刊發布植物器官脫落分子機制最新研究成果
李天來院士團隊許濤課題組在Science子刊發布植物器官脫落分子機制最新研究成果
沈陽農業大學
2025-05-21
醫學影像的智能處理、融合和分析
一、項目簡介 磁共振成像以其具有多模態成像、高分辨及無輻射傷害等優點，在臨床醫學影像中具有無可替代的地位。然而較慢的成像速度及易受各種偽影干擾是其主要缺點。另一方面，隨著臨床上對磁共振成像需求的急劇增長，診斷醫生的缺口越來越大，并嚴重影響病人得到及時、準確的診斷。因此，在磁共振成像中引入以深度學習為代表的智能技術，一方面用于加速成像采集速度及提高成像質量，另一方面用于進行智能診斷，解決臨床醫生人力不足、誤診率較高的問題。 二、前期研究基礎 基于我們在磁共振成像方法設計、超分辨率重建及臨床應用等方面的跨學科研究優勢，我們利用深度學習技術對磁共振成像的各個方面進行整合優化設計，并取得許多重要的初步成果，具有良好的前期工作基礎。 三、應用技術成果 我們在深度學習與超快速磁共振成像方面的結合進行了深度研究，并取得許多重要成像。我們研究了基于深度學習的超快速多參數磁共振成像重建，并取得良好的效果，如圖1所示。我們還研究了利用深度學習對磁共振成像進行無參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。
廈門大學
2021-04-11