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。

通过对QCM（石英晶体微天平）技术和检测标的物的化学特性的研究，课题组成功研制出一种基于石英晶体微天平（QCM）的生物医学农业等多领域快速低成本检测技术新型自动检测系统。课题组与中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室建立了良好的长期合作关系。所研制的系统已经在中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室的配合下完成了测试和实验，拿到了大量实验数据资料，完成了系统效能评估。经过实验得到数据说明了课题组研制的测试系统具有实时性好、分辨率高、成本低、体积小、操作方便等优点。该测试系统的检测精度可以达到纳克级别。

遵义医科大学医学与科技学院坐落于历史文化名城遵义市新蒲新区，是依托遵义医科大学举办的全日制本科独立学院。2001年5月经教育部批准创建，原名遵义医学院科技学院，当年9月正式招生。2004年经教育部批准，更名为遵义医学院医学与科技学院。2018年12月经教育部批准，学院更名为遵义医科大学医学与科技学院，全院现有在校生10000余人。18年来，学院充分依托遵义医科大学优秀师资队伍、教育教学质量体系、国家级实验教学示范中心、国家级虚拟仿真实验教学中心以及其它各类教学科研平台等优质教育教学科研资源，以确保优良的教育教学质量。同时，人才培养以社会需求为导向，以教育教学质量为根本，致力于为基层培养“下得去、用得上、留得住、干得好、技术精”的高素质实用型人才。学生毕业时，取得专业人才培养方案规定的学分，颁发由教育部网上电子注册的遵义医科大学医学与科技学院本科毕业证书，符合学士学位授予条件者，授予学士学位。学院毕业生临床执业医师考试、口腔执业医师考试、护士执业资格考试等通过率良好。毕业生在贵州、四川、重庆、广东、北京、上海等地的医疗卫生单位、高等教育单位、事业单位等从事专业工作，得到用人单位的广泛好评，就业形势优良。目前学院下设基础医学院、临床学院、护理学院及公共管理学院，有18个本科专业，专业结构设置与分布合理，涵盖医学、理学、管理学、文学、工学、教育学等6个学科门类，形成了以医学为主的多学科多专业协调发展格局。同时，学院与全国多所三甲医院建立战略合作关系，为学生创造良好的学习环境和实习条件，切实保证办学质量。为了学院的长足发展，更好地满足教育教学及学生的学习生活需要，学院于2017年启动位于新蒲新区园区一号路的新校区建设，2018级、2019级近6700名学生目前已入住新校区。新校区规划总建筑面积33余万平方米，占地面积500余亩，教学楼、专业实验室、多媒体教室、食堂、学生公寓等教学设施和公共服务设施完备，满足人才培养的需要，符合教育部关于《普通本科学校设置暂行规定》的办学条件，且学院可与遵义医科大学共享其开设专业所需的实验室、图书馆、实习基地等其他教学设施与资源，大大提升学院软实力。新时代，学院将以建设“贵州一流，国内有一定影响力，以医学为主的高水平独立学院”为目标，秉承“明德笃学、践履求真”的院训，坚持“弘扬长征精神、注重实践教育”的办学特色，强化“质量立院、人才强院、特色兴院”三大战略，弘扬遵医科院精神，提升内涵建设，为贵州经济社会和医疗卫生事业发展作出新的更大的贡献。

本发明提出了一种医学影像计算机辅助分析方法，包括以下步骤：通过红外光源和红外热成像仪对医学影像进行一次扫描，对一次扫描图像的体数据进行图像分裂操作，得到一次图像数据；通过可见光光源和感光元件对所述医学影像进行二次扫描；对二次扫描图像的体数据进行所述图像分裂操作，得到二次图像数据；将所述一次图像数据和二次图像数据绑定，与病理数据库中已有的病理样本相比对，比对过程具体为一次图像数据互相比对，二次图像数据互相比对。

本发明提供一种颈动脉图像的多维多种特征提取方法，具体为：（1）依据颈动脉的医学三维超声体数据构建感兴趣区域二维序列图像和感兴趣区域三维图像；（2）对二维序列图像提取二维特征，对三维图像提取三维特征，所述二维特征包括二维纹理特征、二维形态特征和二维弹性特征，所述三维特征包括三维纹理特征；（3）验证各种特征是否对图像分类具有贡献，保留具有贡献的特征；以假发现率最小为目标，在具有贡献的特征中搜索得到全局最优特征组合。本发明针对图像进行了多个维度多类特征的提取，囊括了纹理、形态、弹性三大类特征，特征数目多，