高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
具有立体视觉显示的医学影像工作站
本发明公开了一种具有立体视觉显示的医学影像工作站,所述 医学影像工作站包括计算机主机、3D 显示屏、输入设备和软件系统; 软件系统包括一般医学影像工作站所具备的软件功能模块,以及立体 视觉显示模块、3D 交互模块、2D 显示与立体视觉显示联动模块;立 体视觉显示模块用于实现含景深信息的立体视觉显示;3D 交互模块用 于从输入设备接收用户输入的含景深信息的操作指令,并在 3D 显示屏 上实时、同步显示出操作结果;2D 显示与立体视觉显示联动模块用于 实现 2D 显示屏和 3D 显示屏联动,或 2D 显示和立体视觉显示之间切 换。本发明可以弥补现有的医学影像工作站在立体视觉显示、3D 交互、 2D 显示与立体视觉显示联动方面的不足,从而提高医生的观测效果和 工作效率。
华中科技大学 2021-04-11
医学影像及放射治疗虚拟仿真教学实训云平台
以当今主流放疗和影像设备为仿真对象,以 3D 场景仿真医院放疗和影像科室的工作实景及流程,将放疗和医学影像专业与信息化技术有机融合,将教学能动性发挥到最大。系统包括学习模式和考核模式,操作者可以通过鼠标的点击操作,在三维模拟的医院检查环境下进行360°漫游,在整体上对相关检查设备有所认识,每种设备检查技术涵盖实训步骤不少于30步,包含设备开机检查、开机、准备、登记、患者准备、去除异物、摆位、调整设备位置、设置参数、后处理、打印等全过程仿真操作及各仿真过程中知识点学习及考核,软件为B/S架构,不限节点。
山东新华医疗器械股份有限公司 2022-06-13
XM-YX开放式医学影像多媒体辅助教学系统
XM-YX开放式医学影像多媒体辅助教学系统   功能特点: ■ XM-YX开放式医学影像多媒体辅助教学系统为医学院校学生提供了一种能够自主学习、加强感官认识、强化护理学相关知识、易于操作的全方面的学习条件,丰富医学院校护理教学内容,弥补书面教学过于抽象的不足,方便学生自主学习。 ■ 系统具有开放性、交互性,能够让学生课后随时地进行自主学习,可对学员24小时开放使用,系统操作简单、界面漂亮,具有动态效果,能够从视觉上、听觉上吸引学生注意力,避免了枯燥无味的介绍,弥补课堂不足。 ■ 内容丰富,素材量大,容量超过12G,以视频、动画、图片为主,各种图像10000幅以上,模拟试题50套。 ■ 内容包括: · 临床医学生理病理三维影像。 · 呼吸系统、消化系统、泌尿系统、神经系统、内分泌系统、骨关节系统等人体各系统脏器的影像学诊断。 · 系统讲解X片、CT、 MRI、超声检查及内窥镜检查成像原理及相关基本理论 基本病变。 · 各系统疾病的影像学诊断,分类介绍各种检查特点、分析方法、诊断方法及相关解剖。 ■ 配置:19寸触摸一体机,双核处理器,内存2G,硬盘500G。
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术,提高医疗影像辅助诊断的水平,使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率,使其尽快走入家挺、社区,满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先,通过建立多层感知的神经网路,对医学影像的特征进行充分学习,得到影像的几何映射的关系,从而实现对医学影像的三维重建,克服了现有的三维重建技术中度量关键问题,关键技术对于医学影像的精准度量,具有现实意义:其次,在2D病灶分割中,利用半监督学习技术,实现少标签情况下的分割技术,半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术,对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效,并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题,所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外,在医学度量方面的关键技术中,突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术,可以用于临床辅助诊断中,在关键技术探索中,实现对腔内脂肪特征的精细学习,该技术仅需要少量的影像标准数据,就可以实现皮下脂肪的准确分割,并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学 2021-05-10
脑影像智能分析及其临床应用
面向全球脑科学研究的尖端挑战和我国老龄化带来对退行疾病临床的巨大需求,构建基于人工智能、大数据挖掘等技术的脑影像组学模型,编码与疾病对应的指纹信息,开发Brain Label (SAAS)云,精度比肩国际领先的FSL(牛津大学)和FreeSurfer(哈佛大学)。该平台已在国内神经科排名前十的三甲医院(宣武、天坛等)使用,成为宣武国家临床研究中心的唯一影像大数据技术,为其500余家联盟医院(含深圳市)提供智能化分析服务,也
哈尔滨工业大学 2021-04-14
生物医学信息处理与分析
一、肺部MRI图像分析与处理项目背景肺癌是一种常见的恶性肿瘤,在全球范围内发病率、死亡率极高。磁共振成像(MRI)对人体没有辐射,且具有多模态信息,其在肺癌早期检测与诊断中应用逐渐受到关注。研究成果:基于显著性检测网络的肺肿块检测、基于多尺度标记点约束的图像配准、基于深度残差卷积神经网络的多模态肺肿块分割二、乳腺X线图像分析与处理项目背景乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,基于乳腺X线图像的乳腺癌检测可获取定量的分析结果,减少医生自身和相互间的差异,提高阅片的一致性,有助于乳腺癌早期检测。项目成果:基于Anchor-Free YOLOv3的乳腺肿块检测方法、基于双边分析的乳腺肿块检测方法三、脑电信号分析与处理项目背景癫痫是世界第二大神经系统疾病,基于脑电的癫痫诊断、治疗与健康管理是科学界研究的焦点。研究成果:(1)基于人工智能的痫样脑电在线检测/预测方法(2)用于痫样脑电在线检测的超低功耗小波变换芯片——癫痫诊断(3)面向癫痫发作检测的可穿戴人工智能芯片——癫痫治疗
北京交通大学 2023-05-08
多模态医学数据智能分析系统研发
1.痛点问题 在临床医学实践过程中,会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据,这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析,有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展,助力“健康中国”战略的实施。 我国不同地区医疗水平差异较大,医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口,供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重,患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下,短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。 为缓解上述问题,目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品,但这些产品大都针对单一模态的医学数据,无法从整体的视角进行辅助诊断和决策,辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。 基于以上痛点问题和产业机遇,我们希望通过技术创新,研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统,应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式,缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。 2.解决方案 本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括:患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据,构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法;针对电子病历数据,构建分词、医学实体识别和标准化算法;针对生命组学数据,研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础,研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品,为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。 3.合作需求 寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。
清华大学 2022-10-09
面向对象遥感影像分析中的尺度分割参数自动选择方法
本发明兼顾地学空间统计学和模式识别理论方法,基于统计方法提出分割前最优尺度分割参数自动选择及分割后的尺度效应评价及尺度分割参数的优化调整,提高了面向对象遥感影像信息提取和分析的精度、效率和自动化程度。
中国地质大学(北京) 2021-04-14
琴弦影像
  规格尺寸:600*400mm;材质:亚克力板。  主要展示器件安装于两块亚克力前后板上;前板为5mm厚透明亚克力板,后板5mm厚白色亚克力板;产品文字说明及图片,采用不低于丝网印刷技术UV印制的背景图,彩色图片须平板打印到背板上,保证不能因受潮褪色;前后板可用6颗50mm的工艺螺钉固定于墙体上;仪器整体具有防尘和安全防护装置。    原理说明:琴弦振荡频率较高,我们人的眼睛看不清琴弦振动的情形,但当转桶旋转时,白色条文的闪动可使人们对琴弦的振荡情形有所了解。 
石家庄市艾迪科教设备有限公司 2021-08-23
生物影像技术
光学相干层析技术(OCT)是一种基于光学相干特性的在体、实时、高分辨率的三维断层成像技术,以其非侵入性及高分辨率等特点,在视网膜疾病的研究及临床诊断中日趋体现出巨大的潜力。近年来团队以OCT成像方式为主,结合自适应光学、光致超声、自发荧光等多种成像手段,研究具有国际先进水平的眼底多模态成像系统。新型的多模态成像方式可以同时反映视网膜的散射特性及光吸收特性,并同步获取眼底的结构与功能图像。该研究可以对由眼底视网膜病变所带来的眼底组织结构及功能上的变化进行观测和估计,实现相关疾病的早期准确诊断。
上海理工大学 2021-04-10
首页 上一页 1 2 3 4 5 6
  • ...
  • 99 100 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    63届高博会于5月23日在长春举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1