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微纳光学器件及系统
光刻二维码技术： 纳米光学二维码产品是将光学防伪技术和手机、互联网应用有机结合，开发出的新一代产品，并开发出相关的可追溯系统，形成“一站式”的防伪服务。
上海理工大学
2021-04-13
非线性光学超构表面
非线性光学效应在频率转换、全光开关、电光开关等领域有着重要应用，传统非线性光学晶体在激光频率转换领域已取得巨大成功。然而，随着光学计算、量子光学芯片等领域的不断发展，如何将非线性光学功能集成于微小尺寸的芯片上是光电集成领域的重要科学技术问题。近年来，光学超构表面的出现为设计与实现特定光场调控功能的新型非线性微纳光学元件提供了很好的契机。
南方科技大学
2021-04-14
空间目标光学探测感知技术
技术成熟度：技术突破
1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。
2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。
意向开展成果转化的前提条件：
1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。
2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学
2025-05-20
长春宝泰光学柱面镜
产品详细介绍柱面镜长春宝泰光学公司能够生产多种规格的平凸柱面镜，平凹柱面镜，圆柱面镜材料：光学玻璃,紫外熔石英,氟化钙(CaF2),锗(Ge),硅(Si),硒化锌(ZnSe) 焦距：±5mm—±20000mm 尺寸：1mm—300mm 面型精度：λ/4 光洁度：10/5—60/40 镀膜：可按客户需求可进行各种光学镀膜 另外，长春宝泰光公司学可根据用户需求设计加工各种平凸柱面镜，平凹柱面镜，圆柱面镜等各种柱面透镜.
长春市宝泰光电科技有限公司
2021-08-23
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学
2021-01-12
医学影像云诊断思维训练与考核系统
该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。
山东新华医疗器械股份有限公司
2022-11-08
光学防抖MEMS驱动器
本发明公开了一种光学防抖MEMS驱动器.现有的光学防抖驱动器,最多仅具有五轴.本发明包括平面三轴驱动器和垂直三轴驱动器.所述的平面三轴驱动器包括第一框架,驱动臂和中间固定板.垂直三轴驱动器包括运动件和驱动件.运动件包括第二框架,第二悬臂,偏转盘,弹簧条,中心盘和第三接触点.多根第二悬臂的一端均与偏转盘连接,另一端均与第二框架连接.驱动件包括底盘和扇环状电极片组.扇环状电极片组包括n片扇环状电极片.n片扇环状电极片均固定在底板上.扇环状电极片组与偏转盘对齐.本发明可实现使图像传感器在平面三轴及竖直三轴上运动,解决由于相机抖动带来的图像模糊问题.
杭州电子科技大学
2021-05-06
极端光学研究走在世界前列
团队长期坚持在介观光学、超快光物理和光电子学等极端光学前沿领域开展基础研究。近几年，在国际权威期刊Science、NaturePhotonics、NaturePhysics和PhysicalReviewLetters等发表论文500余篇；成果获国家自然科学奖二等奖，3次入选中国高校十大科技进展。
北京大学
2021-02-22