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医学影像的智能处理、融合和分析
一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。
厦门大学
2021-04-11
基于全景影像的街景面片优化方法
本发明公开了一种基于全景影像的街景面片优化方法，包括以下步骤：步骤 1：获取车载 LiDAR 点 云数据和全景影像，并将全景影像与车载 LiDAR 点云数据进行配准；步骤 2：将车载 LiDAR 点云数据 分割为多个面片，获得面片与全景影像站点的对应关系，将面片投影到全景影像上，得到面片对应的透 视平面影像；步骤 3：对透视平面影像进行分析，删除树木点，并进行面片拉伸。本发明基于全景影像 优化街景面片，在点云数据的结果上进一步提高面片的精度和准
武汉大学
2021-04-14
深圳市长丰影像器材有限公司
深圳市长丰影像器材有限公司成立于2011年，总部设立在广东深圳，是一家集产品研发、生产、销售于一体的高新技术企业，多年来一直致力于影像器材以及声音技术的开发制造。
长丰公司长期服务于摄影摄像和广播电视行业，为主流媒体、传媒工作室以及广大的摄影摄像爱好者提供从影像稳定系统到声音输入输出系统的整体解决方案。公司目前拥有三个自主品牌：Saramonic枫笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡树，自主研发和生产的产品销往全球100多个国家和地区。
经过近10年的发展，目前长丰拥有占地万余平米的生产基地和产品研发中心，配备了国内外最先进的研发测试设备和专业声音实验室，建立了专业的研发团队和完善的质量管理体系。2013年，长丰公司通过ISO9001质量管理体系认证，出口销售的产品均获得相应的质量认证如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。经过多年创新和沉淀，公司拥有百余项国内外各类发明和创新专利，2018年，公司荣获“国家高新技术企业”认证，并得到深圳市政府和科创委的大力扶持。
深圳市长丰影像器材有限公司
2022-07-04
医学影像设备学综合电路实验箱
是新华医疗强大X线机研发团队专门为高校医学影像专业教学设计的又一力作，本实验台综合了单个实验箱的实验功能，综合性强，可使学生在比较中进行实验，进而提高学生综合运用知识的实验效果，让学生亲身体验，学以致用。主要实验模块包括：整流电路实验、高频X线机逆变频率电路实验、旋转阳极启动与保护电路实验、磁饱合稳压电路实验、曝光限时电路实验、管电压管电流测量实验、接地电阻测量实验、X线机发生器基本工作原理及控制实验等。
山东新华医疗器械股份有限公司
2022-11-08
遥感摄影测量边坡安全检测与应急决策系统
遥感摄影测量边坡安全检测与应急决策系统针对采场边坡安全问题，综合考虑存在的边坡管理需求,将基于遥感测量的边坡监测技术、边坡稳定性评价技术、人工智能专家系统等技术整合起来并运用到边坡测量预警以及对应决策的选择上来，实现边坡安全态势、动态变化、预测以及破坏应急与应对策略、准确测控和全维度防范，为矿山安全问题的解决提供有效的技术支撑，对边坡稳定性做出满足工程精度要求的全范围实时监测。系统依据相关规定，结合我国矿区边坡稳定性的现状，并通过汇聚已有各类地质、采矿设计以及边坡稳定性研究资料，系统主动性和动态地处理已有数据、信息和知识，以此对采场边坡稳定性进行预知性监控和评估。借助GPS数据分析和边坡稳性预测预警、基于神经网络的稳定性分析技术等技术，建立矿业边坡安全检测知识库和边坡稳定性预测系统，对矿区边坡的安全状况进行实时监测和预警处理，达到防灾减灾的效果。同时提高矿山采场边坡稳定性管理水平和质量，为矿山采场安全生产提供有力之支撑。采场边坡稳定是影响矿山采矿安全生产的几个关键环节。现有技术没能很好地协调边坡稳定性评价、预测、监测及其与边坡灾害及采矿生产之间的关系，没能充分整合多种数据、信息、知识等为边坡生产安全提供动态实时评价。
北京科技大学
2021-04-11
一种卫星遥感数据的辐射纠正方法
本技术成果公开了一种卫星遥感数据的辐射纠正方法，本方法是以山区阴影和/或清洁水体光谱对原 始图像进行辐射纠正
中山大学
2021-04-10
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法，包括：·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集；提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元，不同地物的纹理基元组成纹理基元字典；利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记，并对中心像素进行分箱，统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布，形成纹理模型库；将待分类的图像划分成超像素，经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学
2021-04-14
一种海浪斜率分布的微波散射遥感方法
本发明公开了一种海浪斜率分布的微波散射遥感方法，包括以下步骤：
(1)利用一个小入射角 360°旋转的波谱仪发射电磁波对海洋表面进行探测，获取随入射角θ和方位角φ变化的后向散射系数σ0(θ,φ)
(2)海浪斜率用四阶 Gram-Charlier 级数表达，根据该 海 浪 斜 率 利 用 准 镜 像 散 射 原 理 计 算 出 模 拟 值 ( θ ,φ)
(3)利用(1)中的实测数据σ0(θ,φ)和(2)中的模拟值( θ , φ ) 在 入 射 角 θ 和 方 位 角 φ 上 进 行 二 维 拟 合 ， 可 以 得 出Gram-Charlier 中的 7 个参数，将参数带入四阶 Gram-Charlier 级数中就能完整地刻画某一测量点海浪斜率分布。
本发明第一次使用微波散射的方法，反演出某一测量点的准高斯的海浪斜率概率密度分布。这一发明，对研究海浪的生成、成长、消衰以及传播机制，海气界面的湍流交换过程，定量提取海面粗糙度等具有重要意义。
华中科技大学
2021-04-11
南京农业大学农学院农业时空大数据门户软件、数据管理中心软件及遥感影像处理智能处理系统采购项目招标公告
南京农业大学农学院农业时空大数据门户软件、数据管理中心软件及遥感影像处理智能处理系统采购项目招标项目的潜在投标人应在江苏省南京市雨花台区软件大道109号雨花客厅2幢1307室获取招标文件，并于2022年07月06日14点00分（北京时间）前递交投标文件。
南京农业大学
2022-06-14