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一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法
本发明公开了一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法,包括:星上编码步骤:把图像划分成互不重叠的子块;对每个子块进行 JPEG-LS 编码;每 K 个子块后插入一组 EDC 信息形成检错码流;进行 RS(m,n)纠错编码;对检纠错码流按 c*m 字节分成等长的数据包;在压缩码流前加入每帧的压缩帧头,而在其压缩码流后加入每帧的压缩帧尾。地面解码步骤:采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头,并提取一帧的压缩码流;在帧头中
华中科技大学 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
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
电供暖智能控制系统
技术成熟度:技术突破 本成套设备,以电供暖的各个电暖气为控制对象,以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数,自下而上,组成了由单片机现场控制器(控制室单独使用PLC控制器)、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统,从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统,利用合理科学的软件算法,实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点:本套装置由四个单片机组成现场控制器,一个PLC组成的控制室控制器,与中间层面的S7-300PLC控制系统,以及顶层监控层的工控机装置,统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究,也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院 2025-05-19
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
一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法
本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法,包括:星上编码步骤:获取序列图像 f;把图像 fk,k=1,2,...划分成互不重叠的子块;令第 3j+1,j=0,1,...帧图像为参考帧图像,进行分块 JPEG-LS 编码;而第 3j+2 和 3j+3 帧图像参考第 3j+1 帧图像进行帧间无损编码;每 K 个子块后插入一组 EDC 信息形成检错码流;进行RS(m,n)纠错编码;在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。
华中科技大学 2021-04-14
基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病,我国成年人中的患病比例高达30%,其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳,导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响,并且与多种疾病(如心血管疾病、糖尿病等)的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担,对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注,早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图(polysomnography,PSG),PSG技术同时记录多个生理参数,如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等,从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而,现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先,依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如,临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断,往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成,无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外,睡眠诊断存在个体差异,同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同,诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读,费用昂贵,操作复杂,很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下,对失眠障碍进行自动化分析和诊断,具有高效性、低成本和易普及的优点。此外,还可以在大数据层面上进行分析,深入探究失眠障碍的病理生理机制,从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域,患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节,系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力,本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学 2023-06-05
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
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
上海理工大学 2021-01-12
展区重磅预告② | 第63届高博会实验室&医学,后勤&体育&国际品牌展区揭秘:尖端仪器、医疗创新、智慧校园助力教育强国
在“融合·创新·引领:服务高等教育强国建设”的主题下,实验室&医学展区作为高博会“科研仪器、医疗创新”的核心阵地,汇聚东方教具、诺丹、赛弗、麦克奥迪、安徽皖仪、湖南湘仪、新华医疗、锐视、数字人、金宏达等行业领军企业,全面展示高精度科研仪器、智能实验室装备、医疗健康技术等重磅成果。
高等教育博览会 2025-05-19
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