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XM-654B錐體系、錐體外系 ? XM-654B錐體系、錐體外系顯示錐體系、錐體外系傳導。 尺寸：放大，30×30×57cm 材質：塑料

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本發(fā)明公開了一種具有立體視覺顯示的醫(yī)學影像工作站，所述 醫(yī)學影像工作站包括計算機主機、3D 顯示屏、輸入設備和軟件系統(tǒng)； 軟件系統(tǒng)包括一般醫(yī)學影像工作站所具備的軟件功能模塊，以及立體 視覺顯示模塊、3D 交互模塊、2D 顯示與立體視覺顯示聯動模塊；立 體視覺顯示模塊用于實現含景深信息的立體視覺顯示；3D 交互模塊用 于從輸入設備接收用戶輸入的含景深信息的操作指令，并在 3D 顯示屏 上實時、同步顯示出操作結果；2D 顯示與立體視覺顯示聯動模塊用于 實現 2D 顯示屏和 3D 顯示屏聯動，或 2D 顯示和立體視覺顯示之間切 換。本發(fā)明可以彌補現有的醫(yī)學影像工作站在立體視覺顯示、3D 交互、 2D 顯示與立體視覺顯示聯動方面的不足，從而提高醫(yī)生的觀測效果和 工作效率。

一種基于矢量數據的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據災后的 SAR 影像的范圍，獲取對應區(qū) 域的矢量數據;將矢量數據投影到 SAR 影像的坐標系之后，將矢量數據配準到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測算子進行線檢測，將道路寬度信息與道路矢量數據進行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網絡模型對疑似道路損毀區(qū)進行進一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數據作為先驗信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測，檢測率高;提出 的線檢測與形狀水平集相結合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網絡模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

本發(fā)明提出了一種醫(yī)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(yī)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(yī)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(fā)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！ 

本發(fā)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(tài)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(qū)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(qū)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(fā)明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統(tǒng)，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(huán)境微生物檢測，工業(yè)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(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)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(tǒng)一，計數和檢測結果不準確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。 近兩年行業(yè)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(tǒng)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(tài)環(huán)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(tǒng)的圖像分割以及深度學習圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)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(yōu)勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優(yōu)勢主要體現在： 1）獨創(chuàng)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(fā)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(yōu)勢和技術優(yōu)勢如下： 在食品行業(yè)，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(yōu)化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設定發(fā)展規(guī)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(fā)酵乳企業(yè)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(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫(yī)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(yè)和環(huán)境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環(huán)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(fā)經驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)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(fā)。 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：[email protected] 成果編號：20230055

拉普拉斯域光學乳腺影像系統(tǒng)（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(tài)學進行診斷的傳統(tǒng)醫(yī)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(huán)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(chuàng)方法。