本发明涉及航天技术领域，旨在提供一种扭簧驱动的小卫星星载可展开平面结构及其安装方法。该种扭簧驱动的小卫星星载可展开平面结构包括等边三角形展开单元，等边三角形展开单元包括薄壁杆件、节点、接头、扭簧和销轴，且相邻的等边三角形展开单元之间利用不同的节点拼接；该安装方法包括步骤：有效载荷的安装，薄壁杆件与接头的连接，薄壁杆件与六向节点、三向节点、四向节点以及中心节点的连接，双向节点的安装，导线的焊接，小卫星星载可展开平面结构与小卫星的连接，导线的连接。本发明的可展开平面结构利用自身关节处的扭簧驱动展开，可以快速从折叠状态转为展开状态，操作简单，展开可靠性高。

本发明提供了一种卫星信号的电离层传播时延的时域数值计算方法，是一种精确计算电离层中电波 传播时延的方法。具体实现过程步骤包括：步骤（1）对电离层中的理论进行建模。步骤（2）对电磁场 差分迭代公式以及色散媒质的辅助变量 FDTD 迭代公式进行推导；分析数值稳定性与数值色散的关系， 确定合适的时间步长；设置合理的吸收边界，选取合适的激励源。步骤（3）对算法进行验证与性能分 析。步骤（4）利用算法评估经典校正模型。本发明的方法可用于对现有电离层时延误差校正模型的评 估，并作为更精确与优化的校正模型的理论基础。 

近日，刚刚亮相“国家’十三五’科技创新成就展”的“京师一号”小卫星（BNU-1）又取得新的研究进展，我校全球院极地遥感团队通过应用几何定标模型和非参数的几何校正方法，对BNU-1卫星图像进行地理定位，初步实现了BNU-1卫星数据两级数据产品体系。

本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其中方法的实现包括：采集目标场景的影像数据和点云数据；对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化，有助于激光点云技术的拓展，提高了点云数据对于普通用户的可访问性和

一种无人机多重叠遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，包括利用空三结合密集匹配的方法生成三维 点云，并对点云进行滤波处理，从其中检测出建筑物。对检测的建筑删除墙面后，从建筑物顶面信息提 取建筑物粗轮廓。建筑物粗轮廓作为缓冲区叠加拼接影像上，利用建筑物粗轮廓作为形状先验信息，在 缓冲区内用水平集算法进行演化，最后得到建筑物精确轮廓。本发明充分利用了多重叠影像生成的点云 三维信息，同时结合高分辨率遥感影像的高精度几何信息，不但显著提高了建筑物轮廓提取的精

本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法，首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤，并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著 性通过光谱值分割提取电力塔，然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子 图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图；寻找二值图的每个连通域的主方向 并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图，若直方图具有规律性

本发明提供了一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法。本发明使用单颗低轨卫星测距信号实现用户三维坐标的确定，可用于基于通信卫星信号的用户位置确定。 本发明是这样实现的，一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法利用非迭代的近似坐标求解方法计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差，再利用计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差的结果作为近似值进行迭代计算，求解出用户三维坐标和接收机钟差； 进一步，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法进一步包括：利用多种形式的测距信号进行计算，包括使用测距码，导频码，载波相位，激光，周期性复现的数据帧头和机会信号，用于实现信号发射器与接收机之间距离测量方式。

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。

本发明公开了一种基于乳腺数字影像融合技术的个性化乳房假体制作方法，该制作方法包括以下步骤：获取影像数据→乳房三维激光扫描+胸部CT扫描→分别进行三维激光扫描数据及胸部CT数据的三维建模→进行两种数字影像的融合→获得融合的乳房三维数字模型→3D打印。该基于乳腺数字影像融合技术的个性化乳房假体制作方法，通过乳房三维扫描和CT的复合影像融合，能够获得站立位的有着内部结构的乳房三维数字模型。并通过3D打印技术打印出个性化的乳房假体，对于得到更好的手术效果，有着很大的作用。解决了既往传统影像学方法不能同时得到站立位的具有清晰乳房内部的结构，而只能通过软件来进行弥补的问题。

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218